通过使用循环对字典中的所有数据框进行子集化来创建新的数据框

若詹尼

我有一个数据框字典:

two_season_bucket_suffixes = {'two_season_bucket_year1_racer_bio':two_season_bucket_year1_racer_bio,
'two_season_bucket_year1_spring_rate':two_season_bucket_year1_spring_rate,
'two_season_bucket_year1_neaps_rate':two_season_bucket_year1_neaps_rate,
'two_season_bucket_year1_spring_raw':two_season_bucket_year1_spring_raw,
'two_season_bucket_year1_neap_raw':two_season_bucket_year1_neap_raw,
'two_season_bucket_year1_opposing_team':two_season_bucket_year1_opposing_team,
'two_season_bucket_year1_opposing_team_distribution':two_season_bucket_year1_opposing_team_distribution,
'two_season_bucket_year1_stern_score':two_season_bucket_year1_stern_score,
'two_season_bucket_year1_bow_score':two_season_bucket_year1_bow_score,
'two_season_bucket_year1_team_score':two_season_bucket_year1_team_score,
'two_season_bucket_year2_racer_bio':two_season_bucket_year2_racer_bio,
'two_season_bucket_year2_spring_rate':two_season_bucket_year2_spring_rate,
'two_season_bucket_year2_neaps_rate':two_season_bucket_year2_neaps_rate,
'two_season_bucket_year2_spring_raw':two_season_bucket_year2_spring_raw,
'two_season_bucket_year2_neap_raw':two_season_bucket_year2_neap_raw,
'two_season_bucket_year2_opposing_team':two_season_bucket_year2_opposing_team,
'two_season_bucket_year2_opposing_team_distribution':two_season_bucket_year2_opposing_team_distribution,
'two_season_bucket_year2_stern_score':two_season_bucket_year2_stern_score,
'two_season_bucket_year2_bow_score':two_season_bucket_year2_bow_score,
'two_season_bucket_year2_team_score':two_season_bucket_year2_team_score}

它们都有不同的列,但它们都至少有一列以“预测”一词开头

我想从以“预测”开头的每一列中创建一个新的数据框:

two_season_bucket_prediction= pd.DataFrame()
counter = 0
for key, val in two_season_bucket_suffixes.items():
    if counter == 0:
        two_season_bucket_prediction= val[val.columns[pd.Series(val.columns).str.startswith('prediction')]]
    else:
        two_season_bucket_prediction= two_season_bucket_prediction.join(val[val.columns[pd.Series(val.columns).str.startswith('prediction')]])
        counter += 1

每次我最终得到一个名为“预测”的列的数据框时,即使我确定没有列仅命名为“预测”

迈赫迪·戈尔扎德

您正在增加您永远无法到达的计数器:

two_season_bucket_prediction= pd.DataFrame()
counter = 0
for key, val in two_season_bucket_suffixes.items():
    if counter == 0:
        two_season_bucket_prediction= val[val.columns[pd.Series(val.columns).str.startswith('prediction')]]
    else:
        two_season_bucket_prediction= two_season_bucket_prediction.join(val[val.columns[pd.Series(val.columns).str.startswith('prediction')]])
    counter += 1

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