Python Pandas-filter和regex搜索数据帧的索引

我有一个数据框架，其中列是多索引的，索引是一个名称列表，即

index=['Andrew'，'Bob'，'Calvin'，…]

我想创建一个函数来返回数据帧中所有使用名称“Bob”或可能以字母“a”开头或以小写字母开头的行。如何做到这一点

我使用regex参数查看了

df.filter（）

，但是失败了，我得到：

df.filter(regex='a')
TypeError: expected string or buffer

或：

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我尝试过其他方法，比如传递

re.compile（'a'）

，但没有效果。

也许可以通过使用列表理解和.ix尝试不同的方法：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(range(4),index=['Andrew', 'Bob', 'Calvin','yosef'])

df.ix[[x for x in df.index if x=='Bob']]

df.ix[[x for x in df.index if x[0]=='A']]

df.ix[[x for x in df.index if x.islower()]]

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因此，我使用

过滤器的部分问题似乎是因为我使用了一个过时的pandas版本。更新后，我不再得到
类型错误
。在玩了一些游戏之后，我似乎可以使用
过滤器来满足我的需要。这是我发现的

只需设置
df.filter（regex='string'）
即可返回与regex匹配的列。这看起来与df.filter（regex='string'，axis=1）的作用相同。

要搜索索引，我只需要做
df.filter（regex='string'，axis=0）
同样的问题，没有什么新的。在这个示例中，他们正在过滤列，索引默认为[0,1,2,3]。我的索引是一个名字列表。谢谢。这回答了我的问题。如果有人使用
df.filter
，你知道吗？很高兴看到一些例子。这很好，但是我需要单独处理搜索列的操作，这会降低代码的简洁性
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(range(4),index=['Andrew', 'Bob', 'Calvin','yosef'])

df.ix[[x for x in df.index if x=='Bob']]

df.ix[[x for x in df.index if x[0]=='A']]

df.ix[[x for x in df.index if x.islower()]]