python：遍历数据帧列表和列表列表

Question

我有一个数据框列表 (lst_dfs)，我想使用部分列名列表 (lst) 对其中的列进行子集化。列的列表需要使用 startswith 来应用，因为有时标识符的结尾不同。数据框列表的索引与名称列表的索引相匹配。它很容易应用于一个数据帧，但不适用于此 list/in 循环。预期的输出将是一个字典，其中包含两个数据帧的列表，这些数据帧具有子集列但返回空。我认为我的迭代级别不正确（除其他外？）。非常感谢任何帮助。非常感谢！

我放入列表的两个数据框

df1 = pd.DataFrame(data={'x':[1,2,3,4,5], 
                         'am.1': [1,1,1,1,1],
                         'abn.1': [1,1,1,1,1],
                         'b1c': [1,1,1,1,1],
                         'b1d': [1,1,1,1,1]})

df2 = pd.DataFrame(data={'x':[1,2,3,4,5], 
                         'am.1': [1,1,1,1,1],
                         'am.1': [1,1,1,1,1],
                         'al.2': [1,1,1,1,1],
                         'b1d': [1,1,1,1,1],
                         'b2d': [1,1,1,1,1]})

lst_dfs = [df1, df1]

lst = (['a','b'],['am','b1'])

dat={}
for i, df in enumerate(lst_dfs):
    for elem in lst:
        print(elem)
        dat[i] = df.loc[(df.columns.str.startswith(str(elem)))]

Answer 1

使用 df.filter 和 regex 参数来过滤掉列表中以元素开头的列：

from collections import defaultdict
dat = defaultdict(list)

for i, df in enumerate(lst_dfs):
    for elem in lst:
        dat[i].append(df.filter(regex='^('+'|'.join(elem)+')', axis=1))

输出：

>>> dat[0]
[   am.1  abn.1  b1c  b1d
0     1      1    1    1
1     1      1    1    1
2     1      1    1    1
3     1      1    1    1
4     1      1    1    1,    am.1  b1c  b1d
0     1    1    1
1     1    1    1
2     1    1    1
3     1    1    1
4     1    1    1]

python：遍历数据帧列表和列表列表

python: loop through list of dataframes and list of lists

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