如何根据相似的列名设置DataFrame的子集

根据相似的列名设置DataFrame的子集，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，导入所需的库和模块，例如pandas库。

import pandas as pd

1. 创建一个DataFrame对象，可以使用pandas的DataFrame()函数，并传入相应的数据和列名。

data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
        'Age': [25, 28, 30],
        'Salary': [5000, 6000, 7000]}
df = pd.DataFrame(data)

1. 查看DataFrame的列名，可以使用columns属性。

print(df.columns)

1. 根据相似的列名设置DataFrame的子集，可以使用pandas的filter()函数，并传入一个正则表达式作为参数。正则表达式可以匹配相似的列名。

subset = df.filter(regex='^S')

在上述代码中，'^S'表示以字母'S'开头的列名。这样就可以选择所有以'S'开头的列作为子集。

1. 打印子集DataFrame。

print(subset)

完整的代码示例：

import pandas as pd

data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
        'Age': [25, 28, 30],
        'Salary': [5000, 6000, 7000]}
df = pd.DataFrame(data)

print(df.columns)

subset = df.filter(regex='^S')
print(subset)

这样就根据相似的列名设置了DataFrame的子集。在实际应用中，可以根据具体需求修改正则表达式，以匹配不同的列名模式。

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