如何用0、1列表在Pandas中筛选DataFrame列？

直接给你两种实用的实现方式，都能满足你的需求：

方法一：列表推导式匹配列名 #

先通过列表推导式筛选出binary_list中对应值为1的列名，再从DataFrame中提取这些列：

import pandas as pd

# 示例数据
df = pd.DataFrame({'a': [1,2,3], 'b': [4,5,6], 'c': [7,8,9]})
binary_list = [0,1,0]

# 筛选目标列名
selected_columns = [col for col, flag in zip(df.columns, binary_list) if flag == 1]
# 提取对应列
filtered_df = df[selected_columns]

方法二：布尔索引快速筛选 #

利用numpy将二进制列表转为布尔数组，直接通过布尔索引筛选列，代码更简洁：

import pandas as pd
import numpy as np

# 示例数据
df = pd.DataFrame({'a': [1,2,3], 'b': [4,5,6], 'c': [7,8,9]})
binary_list = [0,1,0]

# 转布尔数组后直接索引列
filtered_df = df.loc[:, np.array(binary_list).astype(bool)]

两种方法最终都会得到只包含b列的DataFrame，你可以根据习惯选择使用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ibrahim Abed-alghafer