基于列名的子集结构化数组答案

【问题标题】：subset structured array based on column names基于列名的子集结构化数组
【发布时间】：2014-05-09 18:11:04
【问题描述】：

我有一个从 CSV 文件创建的结构化数组。

我有很多字段/列。我想创建一个子集数组。

z=mydata[['z1','z2','z3']] 可以解决问题，但有时z 仅来自z1-z2 或z1-z10。

是否有一种简单的方法可以对列名以 z 开头的所有列进行子集化，而不管数据中有多少列？显然，结果数组将具有不同的列数，但这很好。

【问题讨论】：

你能再给我们一些例子吗？到目前为止，您给我们的内容还不清楚。
根据我从 CSV 读取的数据集，我可能有 z1、z2、z3 列，但在另一种情况下，它可能是 z1、z2、z3、z4、z5。我想创建数组 z，它总是将 mydata 中以“z”开头的所有列子集。 IE。我不必不断更改语句 z=mydata[['z1','z2','z3']] 或 z=mydata[['z1','z2','z3','z4',' z5']] 等

【解决方案1】：

不是很漂亮，但您可以执行以下操作：

z = mydata[[x for x in a.dtype.names if 'z' in x]]

有效地循环遍历所有列名并检查列名是否符合条件。如果有更好的方法，我会非常感兴趣，因为我使用 pd.DataFrame.columns 属性在 pandas 中进行类似操作。

【讨论】：

就这么简单！谢谢！
@Ophion：对于 pandas 版本，您可以执行 df.columns.to_series().str.startswith("Z") 之类的操作，但老实说，我经常使用 listcomp，因为它更健壮。