使用数据帧。选择方法:

In [38]: df = DataFrame({'Test1': randn(10), 'Test2': randn(10), 'awesome': randn(10)})

In [39]: df.select(lambda x: not re.search('Test\d+', x), axis=1)
Out[39]:
   awesome
0    1.215
1    1.247
2    0.142
3    0.169
4    0.137
5   -0.971
6    0.736
7    0.214
8    0.111
9   -0.214

这可以在一行中完成:

df = df.drop(df.filter(regex='Test').columns, axis=1)

更便宜，更快，习惯用法:str.contains

在最近版本的pandas中，可以在索引和列上使用字符串方法。这里str.startswith似乎很合适。

删除以给定子字符串开头的所有列:

df.columns.str.startswith('Test')
# array([ True, False, False, False])

df.loc[:,~df.columns.str.startswith('Test')]

  toto test2 riri
0    x     x    x
1    x     x    x

对于大小写不敏感的匹配，你可以使用基于正则表达式的匹配str.contains和一个SOL锚:

df.columns.str.contains('^test', case=False)
# array([ True, False,  True, False])

df.loc[:,~df.columns.str.contains('^test', case=False)] 

  toto riri
0    x    x
1    x    x

如果混合类型是可能的，指定na=False。

问题声明“我想删除名称包含单词“Test”的所有列。”

test_columns = [col for col in df if 'Test' in col]
df.drop(columns=test_columns, inplace=True)

这里有一种方法:

df = df[df.columns.drop(list(df.filter(regex='Test')))]

你可以使用'filter'过滤掉你想要的列

import pandas as pd
import numpy as np

data2 = [{'test2': 1, 'result1': 2}, {'test': 5, 'result34': 10, 'c': 20}]

df = pd.DataFrame(data2)

df

    c   result1     result34    test    test2
0   NaN     2.0     NaN     NaN     1.0
1   20.0    NaN     10.0    5.0     NaN

现在过滤器

df.filter(like='result',axis=1)

得到. .

   result1  result34
0   2.0     NaN
1   NaN     10.0