Pandas. Metoda df.filter(). Wybór kolumn metryk kampanii przed eksportem do BI.

Na czym to polega w sklepie

Metoda df.filter zwraca podzbiór kolumn (axis=1) lub wierszy (axis=0) pasujących do wzorca like lub regex. Przydatna przy szerokich eksportach GA4 z dziesiątkami parametrów - wybierasz tylko KPI.

Przykład ze sklepu internetowego

Eksport kampanii ma 40 kolumn - interesują cię tylko pola zawierające spend, click lub conv w nazwie:

import pandas as pd

raw = pd.read_csv("ads_wide_export.csv")
kpi_cols = raw.filter(regex=r"(spend|click|conv|revenue)", axis=1)
dims = raw.filter(items=["date", "campaign", "channel"], axis=1)
slim = pd.concat([dims, kpi_cols], axis=1)
# Raport bez śmieciowych kolumn technicznych

Co zrobić po stronie biznesu

• Filtrowanie wierszy po regex w nazwie kampanii (brand_).
• Wybór kolumn event_* z surowego eksportu GA4.
• Subset tygodni Q1 przez filter(like="2026-W") na indeksie.

W skrócie

filter oszczędza ręczne listy kolumn. Regex na axis=1 to szybki sposób na „wszystkie metryki konwersji” w chaotycznym CSV.