[英]python: loop through list of dataframes and list of lists
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 ,因为有时标识符的结尾是不同的。 数据框列表的索引与名称列表的索引匹配。 它很容易用一个 dataframe 应用,但不能用这个列表/循环。 预期的 output 将是一个字典,其中包含两个数据帧的列表,其中包含子集列,但它返回空。 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)))]
使用带有regex
参数的df.filter
过滤掉以列表中的元素开头的列:
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))
Output:
>>> 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]
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