如何优雅筛选pandas DataFrame：排除S-xx列含指定值的行

直接用pandas的批量列匹配和行级全量判断就能搞定，不用逐列写条件，代码简洁高效：

import pandas as pd

# 注意：原示例里的A、N要改成字符串，否则会报未定义错误
data = {"Subject": ["101", "102", "201", "202"],
        "S-1": ["A", "N", "N", "B"],
        "S-2": ["B", "A", "N", "B"],
        "S-3": ["A", "C", "B", "N"],
        "S-20": ["C", "A", "N", "N"]}

df = pd.DataFrame(data).set_index("Subject")

# 核心筛选代码
filtered_df = df[df.filter(regex='^S-\d+$').ne("N").all(axis=1)]
print(filtered_df)

代码解释： #

• df.filter(regex='^S-\d+$')：用正则表达式精准匹配所有列名以"S-"开头、后面跟数字的列，自动选中你的20个"S-1"到"S-20"列，不用手动列出来。
• .ne("N")：生成一个布尔DataFrame，每个单元格标记是否不等于"N"（等价于!= "N"，写法更简洁）。
• .all(axis=1)：按行进行判断，只有当该行所有目标列都满足"不等于N"时，返回True。
• 最后用这个布尔序列作为索引，从原DataFrame中筛选出符合条件的行。

运行后得到的结果：

S-1 S-2 S-3 S-20
Subject                  
101       A   B   A    C

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Polhek