如何检查pandas中的列是否以a或b结尾

Question

我需要按最后一个字符过滤列，针对多个字符进行测试。import numpy as npimport pandas as pddf = pd.read_table("F:\\bridges.txt", names = ['IDENTIF','RIVER', 'LOCATION', 'ERECTED', 'PURPOSE', 'LENGTH', 'LANES',  'CLEAR-G', 'T-OR-D', 'MATERIAL', 'SPAN', 'REL-L', 'TYPE']) print(df.columns[df.columns.str.endswith('N' or 'H' or 's') ])输出：Index(['LOCATION', 'SPAN'], dtype='object')在这里，我没有得到所有以N,H或结尾的列s。

Answer 1

您可以使用pd.Index.str.endswitha tuple，后跟布尔索引：

L = ['IDENTIF','RIVER', 'LOCATION', 'ERECTED', 'PURPOSE', 'LENGTH',

     'LANES', 'CLEAR-G', 'T-OR-D', 'MATERIAL', 'SPAN', 'REL-L', 'TYPE']

df = pd.DataFrame(columns=L)

cols = df.columns[df.columns.str.endswith(tuple('HNS'))]

Index(['LOCATION', 'LENGTH', 'LANES', 'SPAN'], dtype='object')

该功能模仿 Python 的内置str.endswith，它允许您提供一个tuple以匹配多个项目作为替代条件。

Answer 2

[col for col in df.columns if col[-1] in ['N', 'H', 'S']]

如果我没记错的话，columns数据框的属性不是一个系列，所以你不能这样对待它。这是一个清单。

澄清一下，这些列在技术上不是列表。它们是一种特殊类型的熊猫索引的一些变体。但是对于 99% 的意图和目的，它们可以被视为列表。我想澄清的一点是它们是not系列，因此没有系列方法。

Answer 3

df_serial = df_copy.filter(regex = '(?:H|N|S)$' , axis=1)

print(df_serial)

使用正则表达式我们可以做到