如何使用panda在数据帧中返回名称相似的列

你可以试试 pandas.DataFrame.filter

df.filter(like='ExperienceModifier')

如果要获取仅包含的列 ExperienceModifier 一开始。

df.filter(regex='^ExperienceModifier')

Ynjxsjmh的答案将得到所有包含“ExperienceModifier”的列。如果您确实希望列 开始 有了这个字符串,而不仅仅是包含它,你可以 new_df = df[[col for col in df.columns if col[:18] == 'ExperienceModifier']] 。如果所有需要的列都具有 | 在“ExperienceModifier”之后,你也可以 new_df = df[[col for col in df.columns if col.split('|')[0] == 'ExperienceModifier']] 。所有这些都将创建数据帧的视图。如果您想要一个完全独立的数据帧,您应该复制它,如下所示: new_df = df[[col for col in df.columns if col.split('|')[0] == 'ExperienceModifier']].copy() 。您可能还想通过拆分上的列名来创建多索引 | 而不是创建单独的数据帧。

公认的答案确实有效,但我仍然附上我的“手工版本”,它有效:

import pandas as pd
import numpy as np
import re

lst = [[1, 2, 3, 4],[1, 2, 3, 4],[1, 2, 3, 4]]
column_names = [['ExperienceModifier|ApplicationId', 'ExperienceModifier|RatingModifierId', 'ExperienceModifier|ActionResults','OtherName|ActionResults']] 

data = pd.DataFrame(lst, columns = column_names) 
data


old_and_dropped_dataframes = []
new_dataframes=[]    
for i in np.arange(0,len(column_names[0])):
    column_names[0][i].split("|")
    splits=re.findall(r"[\w']+", column_names[0][i])
    if "ExperienceModifier" in splits:
        new_dataframe = data.iloc[:,[i]]
        new_dataframes.append(new_dataframe)
    else:
        old_and_dropped_dataframe =  data.iloc[:,[i]]
        old_and_dropped_dataframes.append(old_and_dropped_dataframe)



ExperienceModifier_dataframe = pd.concat(new_dataframes,axis=1)
ExperienceModifier_dataframe

OtherNames_dataframe = pd.concat(old_and_dropped_dataframes,axis=1)
OtherNames_dataframe

此脚本从初始数据帧开始创建两个新的数据帧:一个包含名称以开头的列 ExperienceModifier 另一个包含不以开头的列 ExperienceModifier 。