python - 按索引名称过滤数据框行

Question

我有一个 DataFrame，我想在其中根据索引名称删除元素

               col1  col2
entry_1          10    11
entry_2_test     12    13
entry_3          14    15
entry_4_test     16    17

基本上我想删除以_test结尾的那些

我知道如何选择它们:

df.filter(like='_test', axis=0)

               col1  col2
entry_2_test     12    13
entry_4_test     16    17

然后我实际上可以获得那些索引:

df.filter(like='_test', axis=0).index

entry_2_test
entry_4_test

最后我可以删除这些索引并用过滤后的数据覆盖我的数据框。

df = df.drop(df.filter(like='_test', axis=0).index)
df

               col1  col2
entry_1          10    11
entry_3          14    15

我的问题是这是过滤的正确方法还是有更高效的专用函数来执行此操作？

Answer 1

您可以反转 str.endswith 的结果:

In[13]:
df.loc[~df.index.str.endswith('_test')]

Out[13]: 
         col1  col2
entry_1    10    11
entry_3    14    15

或者将最后 5 个字符切分并使用 != 进行比较:

In[13]:
df.loc[df.index.str[-5:]!='_test']

Out[18]: 
         col1  col2
entry_1    10    11
entry_3    14    15

仍然可以通过传递正则表达式模式来使用 filter 来过滤掉不以 '_test' 结尾的行:

In[25]:
df.filter(regex='.*[^_test]$', axis=0)

Out[25]: 
         col1  col2
entry_1    10    11
entry_3    14    15

正如@user3483203 所指出的，最好使用以下正则表达式:

df.filter(regex='.*(?<!_test)$', axis=0)