Python熊猫数据框：使用列表过滤列？

我有一个数据帧是大：100000行* 10000点的colsPython熊猫数据框：使用列表过滤列？

现在，我给标签的列表（这个列表1）不与列在这个数据帧标签完全匹配，但匹配这些标签的一部分。例如，数据框中的标签可能是“string1，D111”，而list1中的标签可能看起来像“D111”。

所以现在基本上我想找出所有这些相应的列使用list1，然后总结所有这些列，什么是最有效的方式来做到这一点？

Dataframe: 
     string1,D111  string2,D222   string3,D333 ...... stringn,Dnnn 
1   ..     ..      ..      .. 
2 
3 
4 
5 
6 
... 


My list1: D111, D333,...Dxxx

来源

2013-05-10 user511792

In [28]: df = DataFrame(randn(10,10),columns=[ 'c_%s' % i for i in range(3)] + ['d_%s' % i for i in range(3) ] + ['e_%s' % i for i in range(4)]) 

In [3]: df.filter(regex='d_|e_') 
Out[3]: 
     d_0  d_1  d_2  e_0  e_1  e_2  e_3 
0 -0.022661 -0.504317 0.279227 0.286951 -0.126999 -1.658422 1.577863 
1 0.501654 0.145550 -0.864171 -0.374261 -0.399360 1.217679 1.357648 
2 -0.608580 1.138143 1.228663 0.427360 0.256808 0.105568 -0.037422 
3 -0.993896 -0.581638 -0.937488 0.038593 -2.012554 -0.182407 0.689899 
4 0.424005 -0.913518 0.405155 -1.111424 -0.180506 1.211730 0.118168 
5 0.701127 0.644692 -0.188302 -0.561400 0.748692 -0.585822 1.578240 
6 0.475958 -0.901369 -0.734969 1.090093 1.297208 1.140128 0.173941 
7 -0.679514 -0.790529 -2.057733 0.420175 1.766671 -0.797129 -0.825583 
8 -0.918645 0.916237 0.992001 -0.440573 -1.875960 -1.223502 0.084821 
9 1.096687 -1.414057 -0.268211 0.253461 -0.175931 1.481261 -0.200600

来源

2013-05-10 16:16:03 Jeff

谢谢!!完全有效！ – user511792 2013-05-10 17:25:59

Python熊猫数据框：使用列表过滤列？

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