本文介绍如何在 numpy 二维数组中定位含指定字符串的列，并通过布尔索引快速剔除该列，保留其余列构成新数组，适用于数据清洗与特征筛选场景。
本文介绍如何在 numpy 二维数组中定位含指定字符串的列，并通过布尔索引快速剔除该列，保留其余列构成新数组，适用于数据清洗与特征筛选场景。
在处理结构化文本数据（如简易表格、标签矩阵）时，常需基于某字符串的存在性对列进行筛选或剔除。NumPy 虽不原生支持字符串的“列级存在性”直接查询，但可通过向量化布尔运算高效实现。
给定如下二维字符串数组：
import numpy as np
contacts = np.array([
["Apples", "Burger"],
["Bananas", "Cake"],
["Grapes", "Honey"]
])目标是：识别包含字符串 "Bananas" 的列（此处为第 0 列），并删除整列，仅保留不含该字符串的列（即第 1 列），最终得到：
array([['Burger'],
['Cake'],
['Honey']], dtype='<U7')核心思路是：
✅ 利用广播比较 contacts == 'Bananas' 得到形状相同的布尔数组；
✅ 沿行方向（axis=0）求和：(contacts == 'Bananas').sum(0) → 返回每列中 'Bananas' 出现的次数（一维数组）；
✅ 构造布尔掩码：(contacts == 'Bananas').sum(0) == 0，值为 True 的列即不包含 'Bananas'；
✅ 使用该掩码对列切片：contacts[:, mask]。
完整可运行代码如下：
mask = (contacts == 'Bananas').sum(0) == 0 result = contacts[:, mask] print(result) # 输出： # [['Burger'] # ['Cake'] # ['Honey']]
⚠️ 注意事项：
- 该方法依赖 精确匹配（区分大小写、空格），若需模糊匹配（如子串、正则），应改用 np.char.find 或结合 np.vectorize + str.contains（但会损失纯 NumPy 性能）；
- 若数组含混合类型（如数字与字符串），需先统一转为 dtype=object 或 dtype='
- 当目标字符串在多列中均出现时，该逻辑将剔除所有含该字符串的列——符合“清除所有污染列”的典型清洗需求；
- 若需保留含目标字符串的列（而非剔除），只需将掩码改为 (contacts == 'Bananas').sum(0) > 0。
此方案完全向量化、无 Python 循环，时间复杂度为 O(m×n)，是 NumPy 风格数据筛选的推荐实践。
