python从dataframe中取出列中含有数字的列

可以使用正则表达式来匹配包含数字的列，代码如下：

import re

numeric_cols = [col for col in df.columns if re.match('.*\d+.*', col)]

其中，`df` 是你的 DataFrame 对象，`col` 是 DataFrame 中的每一列名称。正则表达式 `'.*\d+.*'` 匹配任何含有数字的字符串。

注意：该代码只会返回包含数字的列名列表，如果需要取出这些列在原 DataFrame 中的数据，还需要使用如下代码：

numeric_df = df[numeric_cols]

相关问题

python从dataframe中取出列中特定行的值为1的列

可以使用 Pandas 库的 loc 方法和布尔索引来实现。假设要取出 DataFrame 中名为 column_name 的列中，值为 1 的所有行的数据，可使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [0, 1, 1], 'C': [1, 0, 1]})

# 使用布尔索引筛选出符合条件的所有行
result = df.loc[df[column_name] == 1]

其中，df[column_name] 取出名为 column_name 的列，返回一个 Series 对象。该对象与一个值比较会返回一个布尔类型的 Series，其中符合条件的位置值为 True，不符合的为 False。使用该布尔数组来筛选出符合条件的行，即可得到一个新的 DataFrame，其中只有符合条件的行和全部列。

python从dataframe中取出特定几行

这是一个关于编程的问题，可以回答。要从 DataFrame 中取出特定的几行，可以使用 loc 或 iloc 函数。loc 函数根据行标签和列标签进行索引，iloc 函数根据行索引和列索引进行索引。例如，要取出第 0 行到第 2 行，可以使用以下代码：

df.loc[0:2, :]

或者

df.iloc[0:3, :]

其中 ":" 表示选取所有列。