关于python：如何选择以”durations”或”shape”开头的所有列？


How to select all columns that start with “durations” or “shape”?

如何选择标题名称以"工期"或"形状"开头的所有列？(而不是定义列名称的长列表)。我需要选择这些列并用0替换空白字段。

1
2
3
column_names = ['durations.blockMinutes_x',
                'durations.scheduledBlockMinutes_y']
data[column_names] = data[column_names].fillna(0)

简单易行的方法

data[data.filter(regex='durations|shape').columns].fillna(0)

示例屏幕截图

enter image description here

我将使用select方法：

df.select(lambda c: c.startwith('durations') or c.startswith('shape'), axis=1)

使用my_dataframe.columns.values.tolist()获取列名称(基于熊猫数据帧列标题的get list)：

1
column_names = [x for x in data.columns.values.tolist() if x.startswith("durations") or x.startswith("shape")]
相关讨论

您可以使用数据帧startwith的str方法：

1
2
df = data[data.columns[data.columns.str.startwith('durations') | data.columns.str.startwith('so')]]
df.fillna(0)

或者可以使用contains方法：

1
2
df = data.iloc[:, data.columns.str.contains('durations.*'|'shape.*') ]
df.fillna(0)