熊猫使用正则表达式选择列并按值除

Question

我想将某些与正则表达式匹配的列中的所有值除以某个值，并且仍然拥有完整的数据框。

可以在这里找到：How to select columns from dataframe by regex，例如所有以 d 开头的列都可以选择：

df.filter(regex=("d.*"))

现在我选择了我需要的列，我想要例如将值除以 2。可以使用以下代码：

df.filter(regex=("d.*")).divide(2)

但是，如果我尝试像这样更新我的数据框，它会给出 can't assign to function call:

df.filter(regex=("d.*")) = df.filter(regex=("d.*")).divide(2)

如何正确更新我现有的 df？

Answer 1

以下技术不限于与过滤器一起使用，并且可以更广泛地应用。

设置
我将使用 @cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ 设置
让df成为：

   d1  d2  abc
0   5   1    8
1  13   8    6
2   9   4    7
3   9  16   15
4   1  20    9

---

就地更新
使用 pd.DataFrame.update
update 将采用参数数据帧并更改索引和列值与参数匹配的调用数据帧。

df.update(df.filter(regex='d.*') / 3)
df

         d1        d2  abc
0  1.666667  0.333333    8
1  4.333333  2.666667    6
2  3.000000  1.333333    7
3  3.000000  5.333333   15
4  0.333333  6.666667    9

---

内联复制
使用pd.DataFrame.assign
我使用双 splat ** 将参数数据框解压缩到一个字典中，其中列名是键，作为列的系列是值。这与assign 所需的签名相匹配，并覆盖生成的副本中的那些列。简而言之，这是调用数据帧的副本，其中列被适当覆盖。

df.assign(**df.filter(regex='d.*').div(3))

         d1        d2  abc
0  1.666667  0.333333    8
1  4.333333  2.666667    6
2  3.000000  1.333333    7
3  3.000000  5.333333   15
4  0.333333  6.666667    9

Answer 2

我认为您需要提取列名并分配：

df[df.filter(regex=("d.*")).columns] = df.filter(regex=("d.*")).divide(2)

或者：

cols = df.columns[df.columns.str.contains('^d.*')]
df[cols] /=2

Answer 3

使用df.columns.str.startswith。

c = df.columns.str.startswith('d')    
df.loc[:, c] /= 2

例如，考虑 -

df

   d1  d2  abc
0   5   1    8
1  13   8    6
2   9   4    7
3   9  16   15
4   1  20    9

c = df.columns.str.startswith('d')  
c
array([ True,  True, False], dtype=bool)

df.loc[:, c] /= 3    # 3 instead of 2, just for example
df

         d1        d2  abc
0  1.666667  0.333333    8
1  4.333333  2.666667    6
2  3.000000  1.333333    7
3  3.000000  5.333333   15
4  0.333333  6.666667    9

---

如果需要传递正则表达式，请使用str.contains -

c = df.columns.str.contains(p) # p => your pattern

你的其余代码如下。