根据熊猫中第二个数据框的列值从一个数据框删除列

Question

我有2个数据帧df1和df2，都由8列组成，如下所示：

**df1**
╔══════════════════════════════════════════════════════════╗
║John ║ Mark ║ Jane ║ Natasha ║ Oliver ║ Tony ║ Judd ║ Ron ║
╚══════════════════════════════════════════════════════════╝


**df2**
╔══════════════════════════════════════════════════╗
║True ║True ║False ║True ║False ║False ║False ║True║
╚══════════════════════════════════════════════════╝

df1的列是不同人的名字，而df2的列名是布尔值。 我想做的是删除df1中所有在df2中具有False值的列。 因此，结果输出应如下所示：

**output**
╔════════════════════════════╗
║John ║ Mark ║ Natasha ║ Ron ║
╚════════════════════════════╝

我正在从csv文件读取两个数据帧。

任何和所有帮助将不胜感激。

注意 ：实际的数据帧每个都有500列。 使用8作为示例进行可视化，并显示数据框具有相等的列数

提前致谢

Answer 1

您可以使用基本索引。 但是，当您解析df2 ，列名重复且已更改，因此需要进行一些清理。

设定

names = ['John', 'Mark', 'Jane', 'Natasha', 'Oliver', 'Tony', 'Judd', 'Ron']
cols = ['TRUE', 'TRUE.1', 'FALSE', 'FALSE.1', 'TRUE.2', 'FALSE.2', 'FALSE.3', 'TRUE.3']

df1 = pd.DataFrame(columns=names)
df2 = pd.DataFrame(columns=cols)

---

df1.loc[:, df2.columns.str.contains('TRUE')]

Empty DataFrame
Columns: [John, Mark, Oliver, Ron]
Index: []