如何在pandas中仅获取不匹配的列

在pandas中，可以使用pd.DataFrame.columns属性获取数据框中的所有列。如果想要仅获取不匹配的列，可以使用列表推导式和pd.DataFrame.filter()方法来实现。

下面是具体的步骤：

1. 首先，使用pd.DataFrame.columns属性获取数据框中的所有列名，返回一个列名的列表。
2. 使用列表推导式和条件语句筛选出不匹配的列名。可以使用正则表达式或其他方式进行匹配，根据具体需求进行调整。
3. 将筛选出的不匹配列名列表作为参数传递给pd.DataFrame.filter()方法，该方法会返回仅包含不匹配列的数据框。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 示例数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                   'B': [4, 5, 6],
                   'C': [7, 8, 9]})

# 获取数据框中的所有列名
all_columns = df.columns.tolist()

# 使用列表推导式筛选出不匹配的列名
non_matching_columns = [column for column in all_columns if not column.startswith('A')]

# 通过filter方法获取仅包含不匹配列的数据框
filtered_df = df.filter(items=non_matching_columns)

# 打印结果
print(filtered_df)

以上代码中，示例数据框df包含三列（A、B、C）。我们使用列表推导式筛选出不以字母"A"开头的列名，然后通过filter方法获取仅包含不匹配列的数据框。最后，打印输出结果。

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