如何用Pandas合并DataFrame中所有前缀为result的列？

动态生成的DataFrame包含数量不定、后缀任意（如x、y、z等）的前缀为result的列，同时还有其他非result前缀的列（如username、address、xapi_data等）。需要将所有result前缀的列的值合并为一个字符串，生成仅保留合并后result列的简化DataFrame。

示例输入（多列情况）：

result  result_x  result_y  result_z  username
0       0         1         1         0    alice
1       0         1         0         1      bob

期望输出：

result
0  0110
1  0101

步骤1：筛选result前缀列 #

用正则匹配筛选所有以result开头的列，不管后缀形式：

result_cols = df.filter(regex='^result')

步骤2：逐行合并为字符串 #

将筛选出的列值转为字符串后逐行拼接，覆盖原result列：

df['result'] = result_cols.astype(str).apply(''.join, axis=1)

步骤3：生成简化DataFrame #

仅保留合并后的result列（如需其他列，直接添加列名到列表即可）：

simplified_df = df[['result']]

完整代码示例 #

import pandas as pd

# 模拟动态生成的DataFrame
data = {
    'result': [0, 0],
    'result_x': [1, 1],
    'result_y': [1, 0],
    'result_z': [0, 1],
    'username': ['alice', 'bob'],
    'address': ['NY', 'LA']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 执行合并操作
result_cols = df.filter(regex='^result')
df['result'] = result_cols.astype(str).apply(''.join, axis=1)

# 生成简化结果
simplified_df = df[['result']]
print(simplified_df)

输出结果：

result
0  0110
1  0101

补充说明 #

• 若需保留其他列（如username），修改最后一行：simplified_df = df[['result', 'username']]
• astype(str)确保数值转为字符串，避免出现数值相加的错误
• 正则^result精准匹配所有以result开头的列，适配任意后缀形式

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rajarshi Das