我有一个很大的数据框:100000 行 * 10000 列
现在我得到了一个标签列表(称为 list1)，这些标签与此数据框中的列标签不完全匹配，但与这些标签的一部分匹配。例如，数据框中的标签可能是“string1,D111”，而 list1 中的标签可能看起来像“D111”。
所以现在基本上我想使用 list1 找出所有这些对应的列，然后对所有这些列求和，最有效的方法是什么？
Dataframe:
string1,D111 string2,D222 string3,D333 ...... stringn,Dnnn
1 .. .. .. ..
2
3
4
5
6
...
My list1: D111, D333,...Dxxx
请您参考如下方法:
In [28]: df = DataFrame(randn(10,10),columns=[ 'c_%s' % i for i in range(3)] + ['d_%s' % i for i in range(3) ] + ['e_%s' % i for i in range(4)])
In [3]: df.filter(regex='d_|e_')
Out[3]:
d_0 d_1 d_2 e_0 e_1 e_2 e_3
0 -0.022661 -0.504317 0.279227 0.286951 -0.126999 -1.658422 1.577863
1 0.501654 0.145550 -0.864171 -0.374261 -0.399360 1.217679 1.357648
2 -0.608580 1.138143 1.228663 0.427360 0.256808 0.105568 -0.037422
3 -0.993896 -0.581638 -0.937488 0.038593 -2.012554 -0.182407 0.689899
4 0.424005 -0.913518 0.405155 -1.111424 -0.180506 1.211730 0.118168
5 0.701127 0.644692 -0.188302 -0.561400 0.748692 -0.585822 1.578240
6 0.475958 -0.901369 -0.734969 1.090093 1.297208 1.140128 0.173941
7 -0.679514 -0.790529 -2.057733 0.420175 1.766671 -0.797129 -0.825583
8 -0.918645 0.916237 0.992001 -0.440573 -1.875960 -1.223502 0.084821
9 1.096687 -1.414057 -0.268211 0.253461 -0.175931 1.481261 -0.200600
