Pandas - 过滤和正则表达式搜索 DataFrame 的索引

Question

我有一个 DataFrame，其中列是 MultiIndex，索引是名称列表，即index=['Andrew', 'Bob', 'Calvin',...]。

我想创建一个函数来返回数据帧中所有使用名称“Bob”或以字母“A”开头或以小写字母开头的行。如何做到这一点？

我使用正则表达式参数查看了df.filter()，但它失败了，我得到：

df.filter(regex='a')
TypeError: expected string or buffer

或：

df.filter(regex=('a',1)
TypeError: first argument must be string or compiled pattern

我尝试了其他方法，例如传递 re.compile('a') 无济于事。

Answer 1

所以看起来我对filter 的部分问题是我使用的是过时的熊猫版本。更新后我不再得到TypeError。在玩了一些之后，看起来我可以使用filter 来满足我的需求。这是我发现的。

只需设置df.filter(regex='string') 将返回与正则表达式匹配的列。这看起来和df.filter(regex='string', axis=1) 一样。

要搜索索引，我只需要df.filter(regex='string', axis=0)

Answer 2

也许通过使用列表理解和 .ix 尝试不同的方法：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(range(4),index=['Andrew', 'Bob', 'Calvin','yosef'])

df.ix[[x for x in df.index if x=='Bob']]

df.ix[[x for x in df.index if x[0]=='A']]

df.ix[[x for x in df.index if x.islower()]]