如何选择以“持续时间”或“形状”开头的所有列？答案

【问题标题】：How to select all columns that start with "durations" or "shape"?如何选择以“持续时间”或“形状”开头的所有列？
【发布时间】：2016-03-09 20:47:41
【问题描述】：

如何选择标题名称以“durations”或“shape”开头的所有列？（而不是定义一长串列名）。我需要选择这些列并将空白字段替换为 0。

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

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您可以使用数据框startwith 的str 方法：

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

或者你可以使用contains 方法：

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

【讨论】：

【解决方案2】：

我会使用select 方法：

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

【讨论】：

【解决方案3】：

使用my_dataframe.columns.values.tolist()获取列名（基于Get list from pandas DataFrame column headers）：

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

【讨论】：

编译器说'else expected'。
必须是：column_names = [x for x in data.columns.values.tolist() if x.startswith("durations") or x.startswith("shape")]
好收获。固定的。谢谢。

【解决方案4】：

简单易行的方法

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

示例截图

【讨论】：