次の列名のパンダデータフレームがあります。

Result1、Test1、Result2、Test2、Result3、Test3など...

名前に「Test」という単語が含まれるすべての列を削除したい。そのような列の数は静的ではなく、以前の関数に依存します。

どうやってやるの？

import pandas as pd

import numpy as np

array=np.random.random((2,4))

df=pd.DataFrame(array, columns=('Test1', 'toto', 'test2', 'riri'))

print df

      Test1      toto     test2      riri
0  0.923249  0.572528  0.845464  0.144891
1  0.020438  0.332540  0.144455  0.741412

cols = [c for c in df.columns if c.lower()[:4] != 'test']

df=df[cols]

print df
       toto      riri
0  0.572528  0.144891
1  0.332540  0.741412

これを行うには良い方法があります：

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

より安く、より速く、そして慣用的： str.contains

パンダの最近のバージョンでは、インデックスと列で文字列メソッドを使用できます。ここでstr.startswithは、ぴったりのようです。

特定の部分文字列で始まるすべての列を削除するには：

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

大文字と小文字を区別しないマッチングでは、正規表現ベースのマッチングをstr.containsSOLアンカーで使用できます。

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

タイプが混在する可能性がある場合は、それna=Falseも指定します。

「フィルター」を使用して、必要な列をフィルターで除外できます

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

今フィルター

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

取得する..

   result1  result34
0   2.0     NaN
1   NaN     10.0

これは次のように1行できちんと実行できます。

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

次のDataFrame.select方法を使用します。

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

このメソッドは、すべてを適切に実行します。他の回答の多くはコピーを作成し、それほど効率的ではありません。

df.drop(df.columns[df.columns.str.contains('Test')], axis=1, inplace=True)

落とさないでください。あなたが望むものの反対を捕まえてください。

df = df.filter(regex='^((?!badword).)*$').columns

最短の方法は次のとおりです。

resdf = df.filter(like='Test',axis=1)

正規表現を含む列名のリストをドロップするときの解決策。ドロップリストを頻繁に編集しているので、この方法を使用します。ドロップリストに否定フィルター正規表現を使用します。

drop_column_names = ['A','B.+','C.*']
drop_columns_regex = '^(?!(?:'+'|'.join(drop_column_names)+')$)'
print('Dropping columns:',', '.join([c for c in df.columns if re.search(drop_columns_regex,c)]))
df = df.filter(regex=drop_columns_regex,axis=1)