[col for col in data.columns if col.startswith(pol)]
时间: 2023-12-06 19:01:52 浏览: 35
这段代码是Python的列表推导式,用于从一个数据表的列名中选出以字符串变量 `pol` 开头的那些列名,并将它们存入一个列表中。其中 `data.columns` 是指数据表的列名,`col` 是一个迭代变量,用于迭代遍历数据表的每一个列名。`startswith(pol)` 方法用于判断每个列名是否以 `pol` 开头,如果是则将该列名加入列表。最终返回的是一个包含所有符合条件的列名的列表。
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column_names_cell = [col for col in data.columns if col.startswith('CAN0_Cell_')] column_names_temp = [col for col in data.columns if col.startswith('CAN0_Temp_')],怎么选出不含有CAN0_Temp_和CAN0_Cell_的列
要选出不包含"CAN0_Temp_"和"CAN0_Cell_"的列,您可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
# 示例数据框
data = pd.DataFrame({'Col1': [1, 2, 3],
'CAN0_Temp_001': [4, 5, 6],
'Col2': [7, 8, 9],
'CAN0_Cell_001': [10, 11, 12],
'Col3': [13, 14, 15]})
# 选出不包含CAN0_Temp_和CAN0_Cell_的列
column_names = [col for col in data.columns if not (col.startswith('CAN0_Temp_') or col.startswith('CAN0_Cell_'))]
# 打印结果
print(column_names)
```
在上述代码中,我们使用列表推导式来筛选出不以"CAN0_Temp_"或"CAN0_Cell_"开头的列。最后,我们打印出选中的列名列表。
请注意,这里的代码仅仅是输出了选中的列名列表,您可以根据实际需求进行相应的处理或保存操作。如果对这个代码有任何疑问或需要进一步的帮助,请随时提问。
def sort_csv_title(output_file): df = pd.read_csv('output.csv') # Sort to 4 abc_cols = ['Iteration', 'Continuity', 'X-momentum', 'Y-momentum', 'Z-momentum', 'Tke', 'Tdr'] cat_cols = [col for col in df.columns if col.startswith('MassFlowReport')] dog_cols = [col for col in df.columns if col.startswith('Temperature')] fish_food_cols = [col for col in df.columns if col.startswith('StaticPressure') or col.startswith('TotalPressure')] return() 补全代码
根据代码中的函数名和参数,可以猜测该函数的作用是对CSV文件的表头进行排序。下面是完整的代码:
```python
import pandas as pd
def sort_csv_title(output_file):
df = pd.read_csv(output_file) # 读取CSV文件
# 按照一定规则将表头分为不同的组别
abc_cols = ['Iteration', 'Continuity', 'X-momentum', 'Y-momentum', 'Z-momentum', 'Tke', 'Tdr']
cat_cols = [col for col in df.columns if col.startswith('MassFlowReport')]
dog_cols = [col for col in df.columns if col.startswith('Temperature')]
fish_food_cols = [col for col in df.columns if col.startswith('StaticPressure') or col.startswith('TotalPressure')]
# 将不同的组别按照一定顺序合并为新的表头
new_columns = abc_cols + cat_cols + dog_cols + fish_food_cols + [col for col in df.columns if col not in (abc_cols + cat_cols + dog_cols + fish_food_cols)]
# 将DataFrame中的列按照新的表头排序
df = df[new_columns]
df.to_csv(output_file, index=False) # 将排序后的DataFrame写入CSV文件
```
其中,`output_file` 是待排序的CSV文件路径。函数中使用 `pandas` 库读取CSV文件,然后将表头按照一定规则分为不同的组别,最后将不同的组别按照一定顺序合并为新的表头,并将原始的DataFrame中的列按照新的表头排序。最后,我们将排序后的DataFrame重新写入CSV文件中。函数没有具体的返回值,因此返回值为 `None`。