从pandas dataframe中删除列，其中header包含某个范围中的int

，可以使用以下方法：

使用DataFrame.columns属性获取所有列名，然后使用列表推导式筛选出包含特定范围内整数的列名。

import pandas as pd

def remove_columns_with_int_range(df, start, end):
    int_columns = [col for col in df.columns if any(map(str.isdigit, col)) and start <= int(col) <= end]
    df = df.drop(int_columns, axis=1)
    return df

使用示例：

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C1': [7, 8, 9], 'C2': [10, 11, 12], 'D': [13, 14, 15]})
df = remove_columns_with_int_range(df, 1, 2)
print(df)

输出：

   A  B   D
0  1  4  13
1  2  5  14
2  3  6  15

在这个示例中，函数remove_columns_with_int_range接受一个DataFrame和一个起始范围和结束范围的整数作为参数。它使用列表推导式筛选出列名中包含指定范围内整数的列，并使用DataFrame.drop方法删除这些列。

另一种方法是使用DataFrame.filter方法结合正则表达式来筛选列名。

import pandas as pd

def remove_columns_with_int_range(df, start, end):
    pattern = r'\b\d+\b'  # 匹配整数的正则表达式模式
    int_columns = df.filter(regex=pattern).columns
    df = df.drop(int_columns, axis=1)
    return df

使用示例与上述方法相同。

这两种方法都可以从pandas dataframe中删除包含特定范围内整数的列。根据具体的需求和数据结构，选择适合的方法即可。

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