在 Pandas 数据框中过滤多个列以获取相同的字符串

Posted 2023-03-12

【中文标题】在 Pandas 数据框中过滤多个列以获取相同的字符串

【英文标题】：Filter multiple columns in Pandas data frame for same string

【发布时间】：2021-07-12 21:31:06

【问题描述】：

我正在寻找一种简单有效的方法来过滤具有相同字符串 ('Normal') 的 pandas 数据框中的多个列。这些列有特定的后缀(_out)，可以使用regex 过滤

df_out.filter(regex='_out')

目前我正在使用单个过滤器，例如

Filter_1 = df_out[‘column1_out’].isin([‘Normal]) 然后df_out[Filter_1]

但是除了 30 of these columns 之外，我觉得必须有一种精简的方式来完成这项工作。

【问题讨论】：

你能展示示例数据框吗

我不是反对你的人

别担心，哥们，我几乎 8 年前就放弃了查看堆栈 upvote/downvote！显示我的数据结构非常困难，因为我的大部分 _out cols 都是即时创建的。但是我在@Ynjxsjmh 下面的答案中得到了很好的提示，我可以从那里继续前进！

【参考方案1】：

您可以使用df_out.columns.str.contains('_out') 提取所有包含_out 的列。

mask = np.logical_and.reduce([df_out[col].isin(['Normal']) for col in df_out.columns[df_out.columns.str.contains('_out')]])
df_out[mask]

或者

mask = np.logical_and.reduce([df_out[col].isin(['Normal']) for col in df_out.filter(regex='_out').columns])
df_out[mask]