使用字典中的键过滤 pandas DataFrame答案

【问题标题】：Filter a pandas DataFrame using keys from a dictionary使用字典中的键过滤 pandas DataFrame
【发布时间】：2013-07-01 05:25:58
【问题描述】：

我有以下 pd.DataFrame：

AllData = 
a@a.6   f@s.2   c@c.2   d@w.4   k@a.3
1       8       3       3       8
4       4       7       4       3
6       8       9       1       6
3       4       5       6       1
7       6       0       8       1

我想创建一个新的 pd.DataFrame，其中仅包含名称为以下字典中键的列：

my_dict={a@a.6 : value1, c@c.2 : value2, d@w.4 : value5}

所以新的 DataFrame 将是：

FilteredData = 
a@a.6   c@c.2   d@w.4   
    1       3       3
    4       7       4
    6       9       1
    3       5       6
    7       0       8

最有效的方法是什么？

我试过用：

FilteredData = AllData.filter(regex=my_dict.keys)

但不出所料，这不起作用。欢迎任何建议/建议

干杯，亚历克斯

【问题讨论】：

标签： python dictionary filter pandas dataframe

【解决方案1】：

Pandas 数据帧有一个名为 filter 的方法，它会返回一个新的数据帧。试试这个

FilteredData = AllData.filter(items=my_dict.keys())

【讨论】：

不，我的意思是items，但我明白你在说什么。
这个方法和@bdiamante 提出的方法有什么区别？
@user1083734 存在差异，但是我对熊猫比较陌生，认为我不能很好地解释它们。您可以查看github上的DataFrame源并自己查看。 __getitem__ 是 bdiamante 使用的“魔法”方法，filter 是我使用的方法。

【解决方案2】：

您也可以完全不使用过滤器方法，如下所示：

FilteredData = AllData[my_dict.keys()]

【讨论】：

这两种方法的执行方式有区别吗？
我实际上并不确定这里幕后发生的事情有什么不同，但肯定有人在这里？