python - Pandas 根据列名删除列

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假设有一个带有一些列名称的 df - 在我的例子中，名称是数值。例如，名为 1000、1001 等的列。我需要删除所有未通过特定过滤器测试的内容 - 在我的例子中，所有名称小于特定值的列。假设少于 1500...

我知道如何直接执行此操作(通过列出每一列)，或者通过在循环中调用 drop，但它似乎效率很低。我在表达它时遇到语法困难..

我试过这样的:

df.drop(df.columns[x for x in df.columns.values<str(1500)], axis=1))

或

df.drop(df.columns.values<str(1500)], axis=1)

但这些显然是错误的。

请指教!谢谢

Answer 1

我认为最简单的是创建 bool 掩码，然后使用 loc 选择:

df = pd.DataFrame(columns=range(10), index=[0]);
print (df)
     0    1    2    3    4    5    6    7    8    9
0  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

#inverting boolean mask with ~
print (df.loc[:, ~(df.columns < 8)])
     8    9
0  NaN  NaN

print (df.columns >= 8)
[False False False False False False False False  True  True]

print (df.loc[:, df.columns >= 8])
     8    9
0  NaN  NaN

与 drop 相同的内容通过过滤列名:

print (df.columns[df.columns < 8])
Int64Index([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], dtype='int64')


print (df.drop(df.columns[df.columns < 8], axis=1))

     8    9
0  NaN  NaN