如何有效地檢索 DataFrame 中部分字串匹配的列？

高效檢索部分字串匹配的列

在資料操作領域，在資料幀中尋找特定列可能是常見的需求。但是，如果您需要在列名稱中搜尋特定模式但忽略精確匹配，該怎麼辦？例如，如果您有“spike-2”、“hey spike”和“spiked-in”等名稱，並且想要尋找包含“spike”的任何列，您可能會遇到一些障礙。

問題：

識別名稱中包含指定字串的列（即使不是完全匹配）也可能具有挑戰性。

解決方案：

為了克服這個問題，請在資料幀的列中使用全面的循環，檢查每個名稱中所需的字串。這可以透過清單理解來實現：

<code class="python">[col for col in df.columns if 'spike' in col]</code>

此程式碼段產生一個包含滿足指定條件的所有欄位名稱的清單。

範例：

考慮下列資料方塊：

<code class="python">data = {'spike-2': [1,2,3], 'hey spke': [4,5,6], 'spiked-in': [7,8,9], 'no': [10,11,12]}
df = pd.DataFrame(data)
spike_cols = [col for col in df.columns if 'spike' in col]</code>

輸出：

['spike-2', 'spiked-in']

替代方法

替代方法：

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

對於更簡潔的解決方案，請考慮使用過濾器方法：

   spike-2  spiked-in
0        1          7
1        2          8
2        3          9

此方法會產生僅包含滿足指定正規表示式條件的列的資料框：透過應用這些技術，您可以有效地檢索列在資料框中，即使它們的名稱與所需的字串不完全匹配。

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