DataFrameから条件を満たす「列」を抽出する方法

Question

いつもお世話になっております。

前提・実現したいこと

以下のようなpandasのDataFrameがあるとします。

列1	列2	列3	列4
1	2	3	9
4	3	7	4
4	5	5	1

列内に3が含まれる「列」を抽出します。

列2	列3
2	3
3	7
5	5

上の抽出動作を実施するにはどのように書けばよいでしょうか？
（数百列のDataFrameに対して使用するつもりです）

試したこと

行方向の抽出についてはグーグル検索等でやり方がたくさん出てくるのですが、
列方向についてはやり方がよくわかりませんでした。
ご教示いただけますと幸いです。

# data
df = pd.DataFrame({'列1':[1,4,4],'列2':[2,3,5],'列3':[3,7,5],'列4':[9,4,1]})
# row direction choise
df_choise = df[(df['列2'] == 3) & (df['列3'] == 3)]
# column direction choise
# unkonown（今回の質問）

試した環境

python3.7

Answer 1

.loc を使えば、列に対してもboolインデックスできます。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'列1':[1,4,4],'列2':[2,3,5],'列3':[3,7,5],'列4':[9,4,1]})

# column direction choise
df_choise = df.loc[:, (df == 3).any()]

#   列2  列3
#0   2   3
#1   3   7
#2   5   5

DataFrame.any()はデフォルトでは列方向にorをとるので、(df == 3).any()は3を含む列でTrueになります。

Comments

[hhiro45fd]

回答ありがとうございます。
こういう書き方があったとは・・・勉強になりました<(_ _)>

Answer 2

性能を考えなくてよいならapplyを使うのですが遅いです。
性能を考えると以下のようにnumnpyで処理することをお勧めします。

>>> print(df)
   列1  列2  列3  列4
0   1   2   3   9
1   4   3   7   4
2   4   5   5   1
>>> result = df[pd.Series((df.values == 3).sum(axis=1))>0]
>>> print(result)
   列1  列2  列3  列4
0   1   2   3   9
1   4   3   7   4

Comments

[hhiro45fd]

回答ありがとうございます。
こういう書き方があったとは・・・勉強になりました<(_ _)>