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假设我们有以下简化数据:
df = pd.DataFrame({'A':list('abcd'),
'B':list('efgh'),
'Data_mean':[1,2,3,4],
'Data_std':[5,6,7,8],
'Data_corr':[9,10,11,12],
'Text_one':['foo', 'bar', 'foobar', 'barfoo'],
'Text_two':['bar', 'foo', 'barfoo', 'foobar'],
'Text_three':['bar', 'bar', 'barbar', 'foofoo']})
A B Data_mean Data_std Data_corr Text_one Text_two Text_three
0 a e 1 5 9 foo bar bar
1 b f 2 6 10 bar foo bar
2 c g 3 7 11 foobar barfoo barbar
3 d h 4 8 12 barfoo foobar foofoo
我想枚举具有相同前缀的列。在这种情况下,前缀是 Data, Text
。所以预期输出将是:
A B Data_mean1 Data_std2 Data_corr3 Text_one1 Text_two2 Text_three3
0 a e 1 5 9 foo bar bar
1 b f 2 6 10 bar foo bar
2 c g 3 7 11 foobar barfoo barbar
3 d h 4 8 12 barfoo foobar foofoo
注意枚举列。
尝试的解决方案#1:
def enumerate_cols(dataframe, prefix):
cols = []
num = 1
for col in dataframe.columns:
if col.startswith(prefix):
cols.append(col + str(num))
num += 1
else:
cols.append(col)
return cols
enumerate_cols(df, 'Data')
['A',
'B',
'Data_mean1',
'Data_std2',
'Data_corr3',
'Text_one',
'Text_two',
'Text_three']
尝试的解决方案 #2:
[c+str(x+1) for x, c in enumerate([col for col in df.columns if col.startswith('Data')])]
['Data_mean1', 'Data_std2', 'Data_corr3']
问题:是否有更简单的解决方案,我也查看了 df.filter(like='Data')
等。但这看起来也很远获取。
XY问题
请确保我没有掉入 XY problem .我想用 pd.wide_to_long
,但是 stubnames
列需要以数字作为后缀才能融合数据框。
引用自文档:
With stubnames [‘A’, ‘B’], this function expects to find one or more group of columns with format A-suffix1, A-suffix2,…, B-suffix1, B-suffix2,
pd.wide_to_long(df, stubnames=['Data', 'Text'], i=['A', 'B'], j='grp', sep='_')
这将返回一个空数据框。
最佳答案
想法是将具有相同前缀的列分组,并为它们建立一个 cumcount。
由于我们需要单独处理没有前缀的列,因此我们需要使用 GroupBy.cumcount
和 np.where
分两步完成此操作:
cols = df.columns.str.split('_').str[0].to_series()
df.columns = np.where(
cols.groupby(level=0).transform('count') > 1,
cols.groupby(level=0).cumcount().add(1).astype(str).radd(df.columns),
cols
)
df
A B Data_mean1 Data_std2 Data_corr3 Text_one1 Text_two2 Text_three3
0 a e 1 5 9 foo bar bar
1 b f 2 6 10 bar foo bar
2 c g 3 7 11 foobar barfoo barbar
3 d h 4 8 12 barfoo foobar foofoo
一个更简单的解决方案是将您不想添加后缀的列设置为索引。然后你可以简单地做
df.set_index(['A', 'B'], inplace=True)
df.columns = (
df.columns.str.split('_')
.str[0]
.to_series()
.groupby(level=0)
.cumcount()
.add(1)
.astype(str)
.radd(df.columns))
df
Data_mean1 Data_std2 Data_corr3 Text_one1 Text_two2 Text_three3
A B
a e 1 5 9 foo bar bar
b f 2 6 10 bar foo bar
c g 3 7 11 foobar barfoo barbar
d h 4 8 12 barfoo foobar foofoo
关于python - 枚举具有相同前缀的列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/56839795/
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