요약

polars

데이터프레임에 바로 접근이 가능함

조건 개수 상관없이 select() 메서드와 정규표현식 활용 가능

pandas

데이터프레임의 열 list에 접근하여 Boolean 값 반환

df.loc을 통해 인덱싱을 해야하는 과정이 추가됨

1. polars

장점

조건의 개수와 상관없이 select()메서드 내 정규표현식 활용

^ : ~로 시작하는 경우

.* : n개 이상의 문자열

$: ~로 끝나는 경우

polars 패키지의 select()메서드 활용
pl.col() 내 정규 표현식 활용

# 조건 1개
music_df = df.select(pl.col('^music_.*$'))  
movie_df = df.select(pl.col('^.*movie$'))
# 조건 2개 이상
fruits_df = df.select(pl.col('^apple.*$|^banana.*$'))  
nutrient_df = df.select(pl.col('^.*brix$|^.*size$'))

2. pandas

조건 1개

music_로 시작하는 열 만 가져오기
_movie로 끝나는 열 만 가져오기

start_cols = df.columns.str.startswith('music_')
end_cols = df.columns.str.endswith('_movie')
 
music_df = df.loc[:, start_cols]
movie_df = df.loc[:, end_cols]

조건 2개 이상

조건 기호

^ : ~로 시작하는 조건

$: ~ 로 끝나는 조건

apple_, banana_로 시작하는 열 만 가져오기: ^활용
_brix, _size로 끝나는 열 만 가져오기: $

start_cols = df.columns.str.contains('^apple_|^banana_', regex = True)
end_cols = df.columns.str.contains('_brix$|_size$', regex = True)
 
fruits_df = df.loc[:, start_cols]
nutrient_df = df.loc[:, end_cols]