如何在Pandas中删除包含指定字符串的列，同时保留特定列？

问题原因 #

你当前使用的代码存在两处不符合需求的问题：

• 正则匹配规则写的是Test，和你要筛选的verified关键词完全无关
• 没有添加排除verified_90的逻辑，自然会删掉所有匹配到的含关键词的列

实现方案 #

这里给两种最常用的实现方式，可按需选择：

方法1：列表推导式直接筛选保留列

逻辑更直观，先保留所有不含verified关键词的列，再额外把需要保留的verified_90加回来即可：

# 拼接要保留的列列表
keep_cols = [col for col in df.columns if 'verified' not in col] + ['verified_90']
df = df[keep_cols]

方法2：正则匹配要删除的列

如果你想用filter的正则匹配逻辑，可以写个反向匹配规则，匹配所有含verified但不等于verified_90的列，再批量删除：

# 正则含义：匹配包含verified，且不是完整等于verified_90的列
drop_cols = df.filter(regex=r'verified(?!_90$)').columns
df = df.drop(drop_cols, axis=1)

修改完成后可以运行下面的代码验证列名是否符合预期：

print(df.columns.tolist())

内容的提问来源于stack exchange，提问作者RajeshM