Подмножество столбцов из кадра данных pandas, которые не начинаются с «X»
Я пытаюсь разделить фрейм данных, не выбирая столбцы, которые мне не нужны, чтобы все начинались с одной и той же фразы. Другими словами, мне нужен весь фрейм данных, за исключением столбцов, которые начинаются со слова «смерть».
Скажем, у меня есть фрейм данных с этими столбцами.
Я создал список фильтров для столбцов, которые не хочу выбирать.
cols = [col for col in df if col.startswith("death")]
df[~cols]
Но когда я запускаю это, я получаю сообщение об ошибке: неправильный тип операнда для унарного ~: 'list'
Почему я получаю эту ошибку? И есть ли лучший способ сделать это?
Ответы 3
Вы можете использовать фильтр с шаблоном регулярного выражения:
df.filter(regex = "^(?!death)")
Вы можете просто перевернуть логику, чтобы получить список положительных столбцов вместо отрицательного:
cols = [col for col in df if not col.startswith("death")]
df[cols]
Да, ты совершенно прав, я могу это сделать. Я застрял в попытках сделать это одним способом и не рассматривал другие варианты. Спасибо!
Вы также можете использовать df.columns.str.startswith , выбрать инверсию с помощью ~ и применить логическое индексирование с помощью df.loc:
df.loc[:, ~df.columns.str.startswith('death')]
Обратите внимание, что все метки столбцов должны быть строками. Если вы не уверены, используйте columns.astype(str). Кстати, то же самое верно и для этого варианта.
оператор
~не работает со списком, вы либо создаете массив numpy/pandas, который поддерживает оператор инверсии, либо добавляете логику инверсии в понимание списка - аналогично принятому ответу