Python에서 특정 문자열을 포함하는 열 이름 찾기
filter() 함수 사용:
import pandas as pd
# 데이터프레임 만들기
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'Python': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 특정 문자열을 포함하는 열 이름만 선택
result = df.filter(like='python', axis=1)
# 결과 출력
print(result)
위 코드는 'python'이라는 문자열을 포함하는 열 이름만 선택하여 새로운 데이터프레임을 만듭니다. 결과는 다음과 같습니다.
Python
0 7
1 8
2 9
str.contains() 메서드 사용:
import pandas as pd
# 데이터프레임 만들기
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'Python': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 특정 문자열을 포함하는 열 이름 찾기
result = df.columns[df.columns.str.contains('python')]
# 결과 출력
print(result)
위 코드는 str.contains()
메서드를 사용하여 열 이름 문자열에 'python'이 포함되는지 확인합니다. 결과는 다음과 같습니다.
Index(['Python'], dtype='object')
정규 표현식 사용:
import pandas as pd
# 데이터프레임 만들기
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'Python3.x': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 특정 문자열을 포함하는 열 이름 찾기
import re
result = [col for col in df.columns if re.search('python|3\.x', col)]
# 결과 출력
print(result)
위 코드는 정규 표현식을 사용하여 열 이름 문자열에 'python' 또는 '3.x'가 포함되는지 확인합니다. 결과는 다음과 같습니다.
['Python3.x']
위 코드에서 사용된 방법 외에도 다양한 방법으로 특정 문자열을 포함하는 열 이름을 찾을 수 있습니다. 사용자의 특정 상황에 가장 적합한 방법을 선택하는 것이 중요합니다.
예제 코드: 특정 문자열을 포함하는 열 이름 찾기
사용할 데이터:
import pandas as pd
# 데이터 딕셔너리 만들기
data = {'A': [1, 2, 3], 'Python3.x': [4, 5, 6], 'B': [7, 8, 9], 'string': [10, 11, 12]}
# 데이터프레임 만들기
df = pd.DataFrame(data)
# 'python' 또는 'string'이라는 문자열을 포함하는 열 이름만 선택
result = df.filter(like='python|string', axis=1)
# 결과 출력
print(result)
Output:
Python3.x string
0 4 10
1 5 11
2 6 12
# 'python' 또는 'string'이라는 문자열을 포함하는 열 이름 찾기
result = df.columns[df.columns.str.contains('python|string')]
# 결과 출력
print(result)
Output:
Index(['Python3.x', 'string'], dtype='object')
# 'python' 또는 '\d+'(숫자 하나 이상)이라는 문자열을 포함하는 열 이름 찾기
import re
result = [col for col in df.columns if re.search('python|\d+', col)]
# 결과 출력
print(result)
Output:
['Python3.x', 'A', 'B']
설명:
filter()
함수는like
매개변수를 사용하여 열 이름을 필터링합니다.str.contains()
메서드는 문자열에 특정 문자열이 포함되어 있는지 확인합니다.- 정규 표현식은 더 복잡한 패턴 매칭을 수행하는 데 사용할 수 있습니다.
- 위 코드는 예시이며, 사용자의 특정 상황에 따라 변경해야 할 수도 있습니다.
- 다양한 방법을 조합하여 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.
- Pandas 공식 문서에서
filter()
,str.contains()
, 정규 표현식에 대한 자세한 내용을 참조하십시오.
대체 방법: 특정 문자열을 포함하는 열 이름 찾기
apply() 함수 사용:
import pandas as pd
# 데이터 딕셔너리 만들기
data = {'A': [1, 2, 3], 'Python3.x': [4, 5, 6], 'B': [7, 8, 9], 'string': [10, 11, 12]}
# 데이터프레임 만들기
df = pd.DataFrame(data)
# 특정 문자열을 포함하는지 확인하는 lambda 함수
def check_contain(col):
return 'python' in col or 'string' in col
# 포함 여부를 기반으로 열 선택
result = df.select(lambda x: check_contain(x), axis=1)
# 결과 출력
print(result)
리스트 추상화 사용:
import pandas as pd
# 데이터 딕셔너리 만들기
data = {'A': [1, 2, 3], 'Python3.x': [4, 5, 6], 'B': [7, 8, 9], 'string': [10, 11, 12]}
# 데이터프레임 만들기
df = pd.DataFrame(data)
# 특정 문자열을 포함하는 열 이름 목록 만들기
result = [col for col in df.columns if 'python' in col or 'string' in col]
# 결과 출력
print(result)
apply()
함수는 각 열에 함수를 적용하고 결과를 새로운 데이터프레임으로 반환합니다.- 리스트 추상화는 특정 조건을 충족하는 요소를 포함하는 새 리스트를 만드는 간결한 방법입니다.
장점:
filter()
함수보다 유연하며 사용자 정의 조건을 쉽게 적용할 수 있습니다.- 코드가 더 명확하고 읽기 쉬울 수 있습니다.
단점:
filter()
함수보다 느릴 수 있습니다.- 더 많은 코드가 필요할 수 있습니다.
주의:
- Pandas 공식 문서에서
apply()
및 리스트 추상화에 대한 자세한 내용을 참조하십시오.
이 외에도 itertools.filter()
함수, numpy.where()
함수 등을 사용하여 특정 문자열을 포함하는 열 이름을 찾을 수 있습니다.
python python-3.x string