在多个条件下过滤数据帧索引答案

【问题标题】：Filter dataframe index on multiple conditions在多个条件下过滤数据帧索引
【发布时间】：2019-11-08 00:20:47
【问题描述】：

在pandas.DataFrame.filter 中，有没有一种方法可以使用参数“like”或“regex”，以便它们支持 OR 条件。例如：

df.filter(like='bbi', axis=1)

将过滤名称中包含 bbi 的列，但如何过滤包含 'bbi' 或 'abc' 的列？

一些失败的选项：

df.filter(like='bbi' or 'abc', axis=1) 

df.filter(like=('bbi' or 'abc'), axis=1)

【问题讨论】：

标签： pandas filter

【解决方案1】：

不熟悉filter 命令。但是我认为你可以像这样实现你想要的：

df[(df['column'].str.contains('bbi', case=False)) | (df['column'].str.contains('abc', case=False))]

【讨论】：

实际上，我想我可以删除.loc

【解决方案2】：

我会做以下事情：

设置：

df=pd.DataFrame(np.random.randint(0,20,20).reshape(5,4),
                          columns=['abcd','bcde','efgh','bbia'])
print(df)

   abcd  bcde  efgh  bbia
0    10    17     2     7
1     7    12    18     9
2    17     7    11    17
3    14     4     2     9
4    15    10    12    11

解决方案：

使用df.filter：

df.filter(regex=r'(abc|bbi)')

   abcd  bbia
0    10     7
1     7     9
2    17    17
3    14     9
4    15    11

【讨论】：

【解决方案3】：

请查看附件截图。

正则表达式搜索速度较慢。所以我们保留regex=False。

希望这会有所帮助。谢谢。

【讨论】：