Python 这些列以数字结尾

我有一个具有以下列名的df：

名称，xyz，ijk，1，2，3，val1，val2，test1，test2 我想删除所有以数字结尾的列，但我仍然想保留只有数字的列。如何做到这一点

结果将是：Name、xyz、ijk、1、2、3

---

谢谢

以下是实现这一目标的一种方法：

df = pd.DataFrame(
    {
        'xyz': [1, 2, 3],
        'ijk': [1, 2, 3],
        1: [1, 2, 3],
        'val1': [1, 2, 3],
        'test1': [1, 2, 3]
    }
)

df.loc[:, ~((df.columns.astype(str).str.contains('\d$')) & (df.columns.astype(str).str.len() > 1))]
#   1  ijk  xyz
#0  1    1    1
#1  2    2    2
#2  3    3    3

注释中的代码产生了错误，因为两个布尔序列周围缺少括号。你可以把它写成：

df.columns[(~df.columns.astype(str).str.match("(.*\d.*)")) & (df.columns.astype(str).str.len() > 1)]
#Index([u'ijk', u'xyz'], dtype='object')

但这实际上会给你错误的答案。相反，您的逻辑可以稍微修改为：

df.columns[~((df.columns.astype(str).str.match("(.*\d)")) & (df.columns.astype(str).str.len() > 1))] 
#Index([1, u'ijk', u'xyz'], dtype='object')

设置-

df = pd.DataFrame(columns=['xyz', 'ijk', '1', '2', '3', 'val1', 'test1', 'test2'])
df

Empty DataFrame
Columns: [xyz, ijk, 1, 2, 3, val1, test1, test2]
Index: []

这里的基本假设是所有列名都是字符串。让我们为此使用

过滤器

df.filter(regex='^(?:.+\D|\d+)$')

Empty DataFrame
Columns: [xyz, ijk, 1, 2, 3]
Index: []

详细信息

filter
用于传递正则表达式。这里的模式是-

^      # SOL
(?:    # non-capture group
.+\D   # anything that does not end in a digit
|      # regex OR pipe
\d+    # *only* digits
) 
$      # EOL


如果不是所有列名都是字符串，那么在转换它们之前，这不是一个可行的解决方案-

df.columns = df.columns.astype(str)

过滤器
现在将像以前一样工作。
有研究吗？你试过什么？你被卡在哪里了？你应该能够很容易地从你的答案中找出如何做到这一点。@pault我想我可以做df=df[df.columns[~（df.columns.str.startswith（'\d'）），但这将删除1 2 3..，而且你非常接近。我将给你一些提示：你想要的是
startswith（）
也许检查长度会有帮助。@pault我尝试了df.columns[~df.columns.astype（str.str.match（（.*\d.*））&df.columns.astype（str.str.len（）>1]，但我遇到了一个错误，错误是“TypeError:numpy.ndarray”和“Int64Index”的操作数类型不受支持”。我还尝试了endswith函数，我曾考虑在我的帖子中添加，您或温（以及其他人）可能会出现，并给出一个更优雅的解决方案。这就是为什么我写了“这里有一个方法…”的原因。@pault嘿，你会及时到达的：）这也是对你的努力的一个加分。感谢大家的帮助！正则表达式的详细信息非常有用。我一直在寻找这些模式，以便更轻松地实现我的代码。@TylerNG这就是我来这里的目的。；-）