DataFrame이 있습니다.
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'foo.aa': [1, 2.1, np.nan, 4.7, 5.6, 6.8],
'foo.fighters': [0, 1, np.nan, 0, 0, 0],
'foo.bars': [0, 0, 0, 0, 0, 1],
'bar.baz': [5, 5, 6, 5, 5.6, 6.8],
'foo.fox': [2, 4, 1, 0, 0, 5],
'nas.foo': ['NA', 0, 1, 0, 0, 0],
'foo.manchu': ['NA', 0, 0, 0, 0, 0],})로 시작하는 열에서 1의 값을 선택하고 싶습니다 foo.. 다음보다 더 좋은 방법이 있습니까?
df2 = df[(df['foo.aa'] == 1)|
(df['foo.fighters'] == 1)|
(df['foo.bars'] == 1)|
(df['foo.fox'] == 1)|
(df['foo.manchu'] == 1)
]다음과 같이 쓰는 것과 비슷한 것 :
df2= df[df.STARTS_WITH_FOO == 1]대답은 다음과 같이 DataFrame을 출력해야합니다.
bar.baz foo.aa foo.bars foo.fighters foo.fox foo.manchu nas.foo
0 5.0 1.0 0 0 2 NA NA
1 5.0 2.1 0 1 4 0 0
2 6.0 NaN 0 NaN 1 0 1
5 6.8 6.8 1 0 5 0 0
[4 rows x 7 columns]답변
목록 이해를 수행하여 열을 만듭니다.
In [28]:
filter_col = [col for col in df if col.startswith('foo')]
filter_col
Out[28]:
['foo.aa', 'foo.bars', 'foo.fighters', 'foo.fox', 'foo.manchu']
In [29]:
df[filter_col]
Out[29]:
foo.aa foo.bars foo.fighters foo.fox foo.manchu
0 1.0 0 0 2 NA
1 2.1 0 1 4 0
2 NaN 0 NaN 1 0
3 4.7 0 0 0 0
4 5.6 0 0 0 0
5 6.8 1 0 5 0또 다른 방법은 열에서 시리즈를 생성하고 벡터화 된 str 방법을 사용하는 것입니다 startswith.
In [33]:
df[df.columns[pd.Series(df.columns).str.startswith('foo')]]
Out[33]:
foo.aa foo.bars foo.fighters foo.fox foo.manchu
0 1.0 0 0 2 NA
1 2.1 0 1 4 0
2 NaN 0 NaN 1 0
3 4.7 0 0 0 0
4 5.6 0 0 0 0
5 6.8 1 0 5 0원하는 것을 얻으려면 다음을 추가하여 ==1기준을 충족하지 않는 값을 필터링해야 합니다.
In [36]:
df[df[df.columns[pd.Series(df.columns).str.startswith('foo')]]==1]
Out[36]:
bar.baz foo.aa foo.bars foo.fighters foo.fox foo.manchu nas.foo
0 NaN 1 NaN NaN NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN 1 NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN NaN 1 NaN NaN
3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
5 NaN NaN 1 NaN NaN NaN NaN편집하다
원하는 것을 확인한 후 복잡한 대답은 다음과 같습니다.
In [72]:
df.loc[df[df[df.columns[pd.Series(df.columns).str.startswith('foo')]] == 1].dropna(how='all', axis=0).index]
Out[72]:
bar.baz foo.aa foo.bars foo.fighters foo.fox foo.manchu nas.foo
0 5.0 1.0 0 0 2 NA NA
1 5.0 2.1 0 1 4 0 0
2 6.0 NaN 0 NaN 1 0 1
5 6.8 6.8 1 0 5 0 0답변
이제 pandas의 인덱스가 문자열 연산을 지원하므로 ‘foo’로 시작하는 열을 선택하는 가장 간단하고 가장 좋은 방법은 다음과 같습니다.
df.loc[:, df.columns.str.startswith('foo')]또는를 사용하여 열 (또는 행) 레이블을 필터링 할 수 있습니다 df.filter(). 로 시작하는 이름과 일치하는 정규 표현식을 지정하려면 foo.:
>>> df.filter(regex=r'^foo\.', axis=1)
foo.aa foo.bars foo.fighters foo.fox foo.manchu
0 1.0 0 0 2 NA
1 2.1 0 1 4 0
2 NaN 0 NaN 1 0
3 4.7 0 0 0 0
4 5.6 0 0 0 0
5 6.8 1 0 5 0필요한 행 (a 포함 1)과 열만 loc선택하려면을 사용하여 filter(또는 다른 방법)을 사용하여 열을 선택하고 다음을 사용 하여 행을 선택할 수 있습니다 any.
>>> df.loc[(df == 1).any(axis=1), df.filter(regex=r'^foo\.', axis=1).columns]
foo.aa foo.bars foo.fighters foo.fox foo.manchu
0 1.0 0 0 2 NA
1 2.1 0 1 4 0
2 NaN 0 NaN 1 0
5 6.8 1 0 5 0답변
가장 간단한 방법은 열 이름에 직접 str을 사용하는 것입니다. pd.Series
df.loc[:,df.columns.str.startswith("foo")]
답변
@EdChum의 답변에 따라 다음 솔루션을 시도 할 수 있습니다.
df[df.columns[pd.Series(df.columns).str.contains("foo")]]선택하려는 모든 열이로 시작하지 않는 경우 정말 유용 foo합니다. 이 메서드는 하위 문자열을 포함하는 모든 열을 선택 foo하며 열 이름의 어느 위치 에나 배치 할 수 있습니다.
본질적으로, 나는 대체 .startswith()와 함께 .contains().
답변
내 솔루션. 성능이 느려질 수 있습니다.
a = pd.concat(df[df[c] == 1] for c in df.columns if c.startswith('foo'))
a.sort_index()
bar.baz foo.aa foo.bars foo.fighters foo.fox foo.manchu nas.foo
0 5.0 1.0 0 0 2 NA NA
1 5.0 2.1 0 1 4 0 0
2 6.0 NaN 0 NaN 1 0 1
5 6.8 6.8 1 0 5 0 0답변
원하는 항목을 선택하는 또 다른 옵션은 다음을 사용하는 것입니다 map.
df.loc[(df == 1).any(axis=1), df.columns.map(lambda x: x.startswith('foo'))]다음을 포함하는 행의 모든 열을 제공합니다 1.
foo.aa foo.bars foo.fighters foo.fox foo.manchu
0 1.0 0 0 2 NA
1 2.1 0 1 4 0
2 NaN 0 NaN 1 0
5 6.8 1 0 5 0행 선택 하면됩니다
(df == 1).any(axis=1)@ajcr의 답변에서와 같이 다음과 같습니다.
0 True
1 True
2 True
3 False
4 False
5 True
dtype: bool그 행을 의미 3 하고 4를 포함하지 않는1 및 선택되지 않습니다.
열 선택 다음과 같이 부울 색인을 사용하여 수행됩니다 :
df.columns.map(lambda x: x.startswith('foo'))위의 예에서 이것은
array([False, True, True, True, True, True, False], dtype=bool)따라서 열이 다음으로 시작하지 않으면 foo ,False 리턴되고 열 때문에 선택되지 않습니다.
포함 된 모든 행을 반환하려면 1원하는 출력에서 알 수 있듯이-를 하려면 간단히 수행 할 수 있습니다.
df.loc[(df == 1).any(axis=1)]반환하는
bar.baz foo.aa foo.bars foo.fighters foo.fox foo.manchu nas.foo
0 5.0 1.0 0 0 2 NA NA
1 5.0 2.1 0 1 4 0 0
2 6.0 NaN 0 NaN 1 0 1
5 6.8 6.8 1 0 5 0 0답변
여기에서 정규식을 사용하여 “foo”로 시작하는 열을 필터링 할 수 있습니다.
df.filter(regex='^foo*')
열에 foo 문자열이 필요하면
df.filter(regex='foo*')
적절할 것입니다.
다음 단계에서는 다음을 사용할 수 있습니다.
df[df.filter(regex='^foo*').values==1]
‘foo *’열의 값 중 하나가 1 인 행을 필터링합니다.
