pandas 中的正則表達式使用 ^ 過濾列

Question

我正在使用 Pandas 並希望使用正則表達式過濾列。 當我將正則表達式更改為rf"{c}(\.)?(\d)*"時，它會返回一些內容，但如果我希望它以某個字母開頭，它會中斷並且過濾后的 dataframe 是空的。

for c in self.variables.split():
             reg = rf"^{c}(\.)?(\d)*$"
             print(reg)
             filtered = self.raw_data.filter(regex=reg)

我做錯了什么，我該如何解決。

PS：這是數據樣本

variable      T    T.1    T.2    T.3    T.4  ...   T.8    T.9      l       phi     dl
0         29.63  27.87  26.95  26.64  26.25  ...  23.3  22.42  2.141  0.093551  0.002
1         29.70    NaN    NaN    NaN    NaN  ...   NaN    NaN  2.043  0.098052  0.002
2         29.62    NaN    NaN    NaN    NaN  ...   NaN    NaN  1.892  0.089973  0.002
3         29.65    NaN    NaN    NaN    NaN  ...   NaN    NaN  1.828  0.093132  0.002

我希望它返回 4 個 dfs，每個 dfs 只包含特定變量的數據，例如

variable      T    T.1    T.2    T.3    T.4    T.5    T.6    T.7   T.8    T.9
0         29.63  27.87  26.95  26.64  26.25  25.62  24.99  23.85  23.3  22.42
1         29.70    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN   NaN    NaN
2         29.62    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN   NaN    NaN
3         29.65    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN   NaN    NaN
4         29.38    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN   NaN    NaN

或者只有 l 沒有 dl（這就是為什么我認為我需要在我的正則表達式中使用 ^）

variable      l   
0         2.141  
1         2.043  
2         1.892  
3         1.828

提前謝謝親愛的社區

Answer 1

細節

• variable匹配文字字符串variable
• | 邏輯或，因為您希望列變量與其他所有 dataframe
• ^ - 字符串的開頭
• {c} - 后跟帶有所需變量的f-string
• (\.\d+)? - 文字的可選序列. 后跟一位或多位數字
• $ - 字符串結束。

import pandas as pd

df = pd.read_csv("sample.csv", sep='\s+')
print(df)

variables = ['T', 'l', 'phi', 'dl']

for c in variables:
    ds = df.filter(regex=rf"variable|^{c}(\.\d+)?$")
    print(f'\n---Variable: [{c}] ---')
    print(ds)

---Variable: [T] ---
   variable      T    T.1    T.2    T.3    T.4    T.5    T.6    T.7   T.8    T.9
0         0  29.63  27.87  26.95  26.64  26.25  25.62  24.99  23.85  23.3  22.42
1         1  29.70    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN   NaN    NaN
2         2  29.62    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN   NaN    NaN
...

---Variable: [l] ---
   variable      l
0         0  2.141
1         1  2.043
2         2  1.892
...

---Variable: [phi] ---
   variable       phi
0         0  0.093551
1         1  0.098052
2         2  0.089973
...

---Variable: [dl] ---
   variable     dl
0         0  0.002
1         1  0.002
2         2  0.002
...