Python 按多个正则表达式对数据帧列进行排序

我想按多个正则表达式订购一个数据帧。也就是说，例如在这个数据帧中

df = pd.DataFrame({'Col1': [20, 30],
                    'Col2': [50, 60],
                    'Pol2': [50, 60]})

在以C开头的列之前获取以p开头的列

我发现你可以用一个正则表达式进行过滤，比如

df.filter(regex = "P*")

但我不能用更多的级别来实现这一点

更新：

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我想在一条指令中实现这一点，我已经能够使用正则表达式列表并将列连接到另一个数据帧中。

我相信您需要列表中正则表达式过滤的数据帧列表：

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我相信您需要列表中由正则表达式过滤的数据帧列表，其中包含：

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您可以通过常规赋值对列重新排序

将列导出到已排序的列表，并按其编制索引

尝试：

作为pd进口熊猫 df=pd.DataFrame{'Col1'：[20,30]， "Pol2":[50,60],， 'Col2'：[50,60]， } df=df[sorteddf.columns.to_list，key=lambda col:col.startswithP，reverse=True] printdf

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您可以通过常规赋值对列重新排序

将列导出到已排序的列表，并按其编制索引

尝试：

作为pd进口熊猫 df=pd.DataFrame{'Col1'：[20,30]， "Pol2":[50,60],， 'Col2'：[50,60]， } df=df[sorteddf.columns.to_list，key=lambda col:col.startswithP，reverse=True] printdf

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看看我几秒钟前做的更新。非常感谢。anyway@Angelo-不确定是否理解，但我不能用更多的级别。你能解释更多吗？看看我几秒钟前做的更新。非常感谢。anyway@Angelo-不确定是否理解，但我不能用更多的级别。注意：如果您需要更复杂的正则表达式，您可以根据需要修改密钥注意：如果您需要更复杂的正则表达式，您可以根据需要修改密钥

reg = ['^P','^C']
df1 = pd.concat([df.filter(regex = r) for r in reg], axis=1)
print (df1)
   Pol2  Col1  Col2
0    50    20    50
1    60    30    60