如何有效地检索 DataFrame 中部分字符串匹配的列？

高效检索部分字符串匹配的列

在数据操作领域，在数据帧中查找特定列可能是常见的需求。但是，如果您需要在列名称中搜索特定模式但忽略精确匹配，该怎么办？例如，如果您有“spike-2”、“hey spike”和“spiked-in”等名称，并且想要查找包含“spike”的任何列，您可能会遇到一些障碍。

问题：

识别名称中包含指定字符串的列（即使不是完全匹配）也可能具有挑战性。

解决方案：

为了克服这个问题，请在数据帧的列中使用全面的循环，检查每个名称中所需的字符串。这可以通过列表理解来实现：

<code class="python">[col for col in df.columns if 'spike' in col]</code>

此代码段生成一个包含满足指定条件的所有列名称的列表。

示例：

考虑以下数据框：

<code class="python">data = {'spike-2': [1,2,3], 'hey spke': [4,5,6], 'spiked-in': [7,8,9], 'no': [10,11,12]}
df = pd.DataFrame(data)
spike_cols = [col for col in df.columns if 'spike' in col]</code>

输出：

['spike-2', 'spiked-in']

替代方法：

对于更简洁的解决方案，请考虑使用过滤器方法：

<code class="python">df2 = df.filter(regex='spike')</code>

此方法会生成仅包含满足指定正则表达式条件的列的数据框：

   spike-2  spiked-in
0        1          7
1        2          8
2        3          9

通过应用这些技术，您可以有效地检索列在数据框中，即使它们的名称与所需的字符串不完全匹配。

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