如何用Pandas的df.filter筛选含多个关键词的多列？

嘿，我来帮你搞定这个筛选问题！从你给出的列名来看，你应该是想把列名包含Frequency的列，以及所有包含2018-08-19的列都选出来对吧？其实正则是可以实现的，或者用布尔索引的方式会更直观，下面给你两种可行的方法：

方法1：用df.filter()结合正则表达式 #

正则里的|符号表示“或”的逻辑，直接把两个关键词用它连接起来就能匹配满足任一条件的列：

filtered_df = df.filter(regex='Frequency|2018-08-19')

这样就能一次性筛选出所有包含Frequency或者2018-08-19的列啦。

方法2：用布尔索引筛选列 #

如果你觉得正则不够直观，也可以用str.contains()生成布尔掩码来筛选：

# 生成布尔掩码：列名包含Frequency 或者 包含2018-08-19
mask = df.columns.str.contains('Frequency') | df.columns.str.contains('2018-08-19')
# 用掩码筛选列
filtered_df = df.loc[:, mask]

这种方式灵活性更高，如果之后需要添加更多筛选条件，直接在掩码里用|（或）或者&（且）组合就行。比如如果真的需要筛选同时包含两个关键词的列（虽然你的列名里没有这类，但可以参考），只需要把|换成&：

mask = df.columns.str.contains('Frequency') & df.columns.str.contains('2018-08-19')
filtered_df = df.loc[:, mask]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sophia Deng