过滤列，然后更换值

Question

我有一个大的数据框，我正在尝试过滤某些包含某个短语的列，即（'bps'）。我希望从原始数据集中过滤这些列，然后进行计算（除以10000），然后将其替换回原始数据集。

我最初能够通过以下列过滤这些列，但无法将其附加到原始数据集。关于完成此操作的其他方法有什么建议吗？当时正在考虑执行功能，但正在考虑最干净的方法。

raw = raw.filter（喜欢='bps'，轴= 1） / 10000

Answer 1

你可以做：

bps_cols = df.columns[df.columns.str.contains('bps')]
non_bps_cols = df.columns[~df.columns.str.contains('bps')]
df = pd.concat([df[non_bps_cols], df[bps_cols].div(1000)], axis=1)

或

df = pd.concat([df.filter(regex='bps'), df.filter(regex='^((?!bps).)*
).div(1000)], axis=1)