使用Pandas删除DataFrame第4行含特定子串的列

直接基于第4行（索引为4）的值筛选列即可，不需要复杂的正则匹配，步骤如下：

1. 获取第4行的所有列值：

   row_4 = df.iloc[4]
   

2. 筛选出第4行值为'e'或'e.Description'的列：

   keep_cols = row_4[(row_4 == 'e') | (row_4 == 'e.Description')].index
   

3. 保留这些列，得到目标DataFrame：

   df_filtered = df[keep_cols]
   

完整代码示例 #

import pandas as pd
# 模拟你的原始DataFrame（根据示例构造）
data = [
    ['a', pd.NA, 'empty', 'empty', 'empty'],
    ['b', pd.NA, '', '', ''],
    ['c', pd.NA, '', '', ''],
    ['d', pd.NA, '', '', ''],
    ['e', 'e.Description', 'e.Value', 'e.Attribute', 'e.Variable'],
    ['f', pd.NA, pd.NA, pd.NA, pd.NA]
]
df = pd.DataFrame(data)

# 执行筛选
row_4 = df.iloc[4]
keep_cols = row_4[(row_4 == 'e') | (row_4 == 'e.Description')].index
df_filtered = df[keep_cols]

print(df_filtered)

为什么之前的方法没生效？ #

你之前用df.filter(regex='.Value')的问题是：正则里的.是通配符，需要转义成\.Value才能匹配实际的点号，但更核心的问题是，这种方式是匹配列名，而你的列名是默认的数字索引，根本不包含这些子串，所以完全筛选不到目标列。基于第4行的值筛选才是精准匹配你需要保留的列的方式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者AMetanoia