如何筛选含(R)的列并保留Class列以复制DataFrame

我有如下表格：

含(E)和(R)的列是通过pandas的pivot函数动态生成的，无法直接指定列名。使用df.filter(like = "(R)")可以筛选出含(R)的列，但还需要保留Class列。尝试用df.filter(regex = r"(Class|(R)")时，会误选所有含()的列。请问如何提取Class列和含(R)的列来创建新的DataFrame？

这里有几种可靠的实现方法：

方法1：拼接筛选结果 #

先单独提取Class列，再和含(R)的列横向拼接，逻辑简单直观：

import pandas as pd

# 合并Class列与含(R)的列
filtered_df = pd.concat([df[['Class']], df.filter(like='(R)')], axis=1)

方法2：修正正则表达式 #

之前的正则问题在于未正确转义括号（括号是正则特殊字符），调整后可精准匹配目标列：

# 正则匹配Class列，或列名以"(R)"结尾的列
filtered_df = df.filter(regex=r'^Class$|\(R\)$')

• ^Class$：精确匹配Class列，避免匹配到名称含Class的其他列
• \(R\)$：匹配以"(R)"结尾的列，\用于转义括号
• |：表示逻辑或，满足任意一个条件即可

方法3：列名列表推导 #

手动生成目标列名列表，再提取对应列，灵活性更高：

# 生成包含Class和所有含(R)的列名列表
target_cols = ['Class'] + [col for col in df.columns if '(R)' in col]
# 提取目标列
filtered_df = df[target_cols]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者onexcent