如何使用正規表示式迭代提取 pandas DataFrame 中匹配子字串的列？

識別包含特定子字串的列

要定位名稱包含指定子字串而不需要精確匹配的列，可以採用迭代方法。這涉及檢查每個列名稱並識別那些滿足搜尋條件的列名稱。

考慮一個具有列名稱（例如「spike-2」、「hey spike」和「spiked-in」）的 DataFrame。要擷取包含子字串「spike」的欄位名稱，可以使用下列Python程式碼：

<code class="python">import pandas as pd

# Initialize data
data = {'spike-2': [1,2,3], 'hey spke': [4,5,6], 'spiked-in': [7,8,9], 'no': [10,11,12]}
df = pd.DataFrame(data)

# Iterate over column names and filter based on substring
spike_cols = [col for col in df.columns if 'spike' in col]

# Print resulting column names
print(spike_cols)</code>

在此程式碼中：

1. df.columns 傳回列的清單
2. 列表理解[col for col in df.columns if 'spike' in col] 使用變數col 迭代每個列名稱，並建構一個僅包含包含子字串'spike' 的名稱的新列表.
3. 產生的spike_cols 包含所需的欄位名稱，稍後可以使用df['col_name'] 或df[col_name] 存取。

或者，透過以下方式取得 DataFrame僅符合資料列：

<code class="python">df2 = df.filter(regex='spike')</code>

這將建立僅包含名稱包含「spike」的資料列的 df2。

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