如何选择具有相同名称的所有数据框列？
如何选择具有相同名称的所有数据框列？
我正在基于CSV导入创建一个数据框：\n
ID, attachment, attachment, comment, comment 1, lol.jpg, lmfao.png, 'Luigi', 2, cat.docx, , 'It's me', 'Mario'
\n基本上，\'attachments\'和\'comment\'列的数量对应于具有更大数量的附件和评论的行。\n由于我从第三方软件导出CSV，事先不知道有多少附件和评论列。\n使用pd.read_csv导入此CSV会创建以下数据框：\n
| ID | attachment | attachment.1 | comment | comment.1 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1 | lol.jpg | lmfao.png | \'Luigi\' | |
| 1 | 2 | cat.docx | \'It\'s me\' | \'Mario\' |
\n有没有一种简单的方法来选择所有附件/评论列？\n例如attachments_df = imported_df.attachment.all或comments_df = imported_df[\'comment].??\n谢谢。
如何选择具有相同名称的所有数据框列？
在处理数据框时，有时我们需要选择具有相同名称的所有列。例如，我们有一个数据框(imported_df)如下所示：
attachment attachment.1 0 lol.jpg lmfao.png 1 cat.docx NaN
我们想选择所有具有"attachment"名称的列。那么如何做到呢？
解决方法是使用`filter`函数的`like`属性。我们可以使用以下代码来实现：
imported_df.filter(like='attachment')
这将返回以下结果：
attachment attachment.1 0 lol.jpg lmfao.png 1 cat.docx NaN
通过使用`like`属性和`filter`函数，我们可以轻松地选择具有相同名称的所有列。这对于处理大型数据框中的特定列非常有用。
问题的出现原因：在处理数据框时，有时候我们需要选择具有相同名称的所有列。但是，在数据框中选择具有相同名称的所有列可能会有一些困难。
解决方法：
有一个可行的解决方法是使用pandas库的loc函数和str属性。以下是解决问题的步骤：
1. 首先，我们需要将数据框导入为一个变量（imported_df）。
2. 接下来，我们可以使用loc函数选择具有特定名称的所有列。在这个例子中，我们需要选择具有'attachment'和'comment'开头的所有列。
3. 使用imported_df.columns.str.startswith()函数来检查列名是否以特定字符串开头。在这个例子中，我们检查列名是否以'attachment'和'comment'开头。
4. 最后，我们可以使用loc函数和布尔索引来选择具有特定名称的所有列。将选定的列分别存储在attachments_df和comments_df变量中。
以下是使用上述解决方法的代码示例：
attachments_df = imported_df.loc[:,imported_df.columns.str.startswith('attachment')]
comments_df = imported_df.loc[:,imported_df.columns.str.startswith('comment')]
通过这种方法，我们可以选择具有相同名称的所有列，并将它们存储在不同的数据框中，以便进一步处理和分析。
问题的出现原因是需要从一个DataFrame中选择具有相同名称的所有列。在这个问题中，用户想要选择以特定字符串开头的列，并且这些列可能包含附加的数字。
解决方法是使用pandas库中的DataFrame.filter函数。该函数可以接受一个正则表达式作为参数，以选择满足特定模式的列。在这种情况下，用户可以使用正则表达式'^attachment\.*\d*$'选择所有以"attachment"开头的列，且后面可能跟有任意数量的点和数字。类似地，可以使用正则表达式'^comment\.*\d*$'选择所有以"comment"开头的列，且后面可能跟有任意数量的点和数字。
下面是具体的代码实现：
attachments_df = imported_df.filter(regex='^attachment\.*\d*$') comments_df = imported_df.filter(regex='^comment\.*\d*$')
以上代码将从imported_df DataFrame中选择满足特定模式的列，并将结果存储在attachments_df和comments_df中。
通过使用pandas的DataFrame.filter函数和正则表达式，用户可以方便地选择具有相同名称的所有列，并根据自己的需求进行进一步的处理。