在上面的例子中，filter方法的正则表达式“^prefix_"选取了以prefix_开头的所有列。
在上面的例子中，我们首先使用pd.read_csv方法读取表格数据，然后使用[]操作符选择column_1和column_2列。需要注意的是，列表的形式需要在[]操作符中传输。
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在实际的数据处理工作中，有一些技巧可以帮助我们更有效地选择指定列。
实际应用中的技能
在上述示例中，df.columns.difference方法被列入所有非column_1和column_2，然后输入df[]操作符进行选择。
在上面的例子中，我们用SparkSesion创建了SparkSession对象。然后使用spark.read.读取表格数据的CSV方法，header=True表示，需要读取表格数据的第一行作为表头。最后，column_1和column_2两列采用select方法。需要注意的是，在select方法中引入列名时，需要以字符串的形式传输。
在pandas中选择指定列表
指定列选择PySpark
最后的最后
选择所有非指定列
Pandas是Python中处理表格数据的库之一，它为选择指定列提供了非常方便的方法。在Pandas中，我们需要使用[]操作符来选择指定的列。
import pandas as pd
df = pd.read_csv("data.csv")
selected = df[["column_1", "column_2"]]
在表格中，有些列通常有相同的前缀。此时，我们可以使用filter方法根据列前缀选择列。
import pandas as pd
df = pd.read_csv("data.csv")
selected = df.filter(regex="^prefix_")
PySpark是处理大规模数据的常用工具。在PySpark中，我们可以使用select选择指定列。
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("select_columns").getOrCreate()
df = spark.read.csv("data.csv", header=True)
selected = df.select("column_1", "column_2")
有时候我们想选择表格中除某些列以外的所有列。此时，difference方法可以实现。
import pandas as pd
df = pd.read_csv("data.csv")
selected = df[df.columns.difference(["column_1", "column_2"])]
对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，属于未来“能用”AI的人。
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根据列名前缀选择列
文章为作者独立观点，不代表股票交易接口观点
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