dataframe怎么获取列名中含有result的所有列

可以使用 Pandas 中的 `filter` 方法来获取列名中含有特定字符串的所有列。假设你的 DataFrame 名称为 `df`，可以使用以下代码获取所有列名中包含字符串 "result" 的所有列：

result_cols = df.filter(like='result').columns

这段代码会返回一个包含所有列名中包含字符串 "result" 的所有列名的列表。你可以像下面这样打印出这些列名：

print(result_cols)

如果你想要获取所有包含 "result" 的列的数据，可以使用以下代码：

result_data = df[result_cols]

这会返回一个新的 DataFrame，其中只包含所有包含 "result" 的列的数据。

相关问题

有多个dataframe数据，均含有相同的列a和b，此外的列均不同，将这些数据进行合并

要将多个dataframe数据合并，需要使用pandas库中的merge()函数。merge()函数可以将两个dataframe按照指定的列进行合并。

例如，假设有三个dataframe，分别是df1、df2、df3，它们的列名和数据分别如下：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9]})
df2 = pd.DataFrame({'a': [4, 5, 6], 'b': [7, 8, 9], 'd': [10, 11, 12]})
df3 = pd.DataFrame({'a': [7, 8, 9], 'b': [10, 11, 12], 'e': [13, 14, 15]})

要将这三个dataframe按照列a和b进行合并，可以使用merge()函数：

result = pd.merge(df1, pd.merge(df2, df3, on=['a', 'b']), on=['a', 'b'])

其中，merge()函数的第一个参数是要合并的dataframe，on参数是指定合并的列。合并后的结果存储在result变量中，结果如下：

   a   b   c   d   e
0  7  10   9  12  15
1  8  11   8  11  14
2  9  12   9 NaN  13

这里的合并是基于列a和b进行的，只有在这两列的值相同的行才会被合并。如果某个dataframe中没有列a或b，那么它们对应的行将被删除。如果某个dataframe中列a或b有重复值，那么合并后的结果将包含这些重复值的所有组合。如果想保留所有行，可以使用outer join，例如：

result = pd.merge(df1, pd.merge(df2, df3, on=['a', 'b'], how='outer'), on=['a', 'b'], how='outer')

这里的how参数设置为'outer'，表示使用outer join进行合并，结果会包含所有行。

Scala的dataframe中现有一列数据，含有多个[500，100]的数据，现求每个数据的平均数

假设这一列数据的名称为`values`，可以使用`explode`函数将其拆分成多行，然后使用`avg`函数求每行数据的平均值。具体代码如下：

import org.apache.spark.sql.functions._

// 假设DataFrame名称为df，列名为values
val df2 = df.select(explode($"values").as("value"))
val result = df2.select(avg($"value").as("avg_value"))

其中，`explode($"values").as("value")`将`values`列中的数组拆分成多行，每行只有一个数值，列名为`value`。`avg($"value")`求每行数据的平均值，最后使用`as`函数将结果命名为`avg_value`。