Python 如何基于模式一次转换多列的数据类型

我有一个dataframe，其列如下所示

我没有提供虚拟数据，因为问题与数据无关

我正在尝试将时间相关列的数据类型从object更改为datetime类型

这是我试过的代码

for c in df1.columns:
   print(type(c))
   if c.contains('time'):
      print(c)
      pd.to_datetime(df[c])

但我收到一条错误消息

“str”对象没有“contains”属性

然而，当我使用'c.endswith'time'时，它可以正常工作，如下所示

我尝试了contains和contain，但都不起作用。我犯了什么错误吗？像endswith这样的属性如何工作但不包含

迭代pd.DataFrame.columns返回str，str有endswiths但不包含，这是str访问器的一种方法：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(columns=['a', 'btime', 'timec', 'timedtime', 'e'])
for c in df.columns:
    print(type(c), hasattr(c, 'endswith'), hasattr(c, 'contains'))

输出：

# type    endswith contains
<class 'str'> True False
...

按需要返回：

比如：字符串 从“标签中的like==True”的轴保留标签

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对pd.DataFrame.columns的迭代返回str，str有endswiths，但不包含，这是str访问器的一种方法。另外，我想你想要的是df.filterlike='time'。你介意把它写下来作为一个答案，让我标记为解决方案吗？当然。添加了一些示例代码片段进行演示：它可以工作。将在较短时间内接受答复。已经投票了

Index(['btime', 'timec', 'timedtime'], dtype='object')