python - 在中间步骤中引用链式 Pandas DF

Question

我正在尝试连接两个数据框并在一系列链式操作中删除重叠的列:

# people.head()
  | name    | id
  |---------|----
0 | Jacob   | 150
1 | Richard | 160
2 | John    | 230
3 | Kate    | 420
4 | Hugo    | 1080

# age.head()
  | age  | id
  |------|---
0 | 1024 | 15
1 | 128  | 16
2 | 56   | 23
3 | 32   | 42
4 | 24   | 108

combined = people.join(age, lsuffix='_TO_DROP_')
# combined.head()
  | name    | age  | id  | id_TO_DROP
  |---------|------|-----|-----------
0 | Jacob   | 1024 | 15  | 150
1 | Richard | 128  | 16  | 160
2 | John    | 56   | 23  | 230
3 | Kate    | 32   | 42  | 420
4 | Hugo    | 24   | 108 | 1080

我现在可以删除由 join with

引起的任何重复列

combined.drop(columns=[col for col in combined.columns if col.endswith('_TO_DROP_'])

有没有办法通过链接 join 和 drop 操作来做到这一点？

people\
  .join(age, lsuffix='_TO_DROP_')\
  .drop(columns=[col for col in INTERMED_DF.columns if col.endswith('_TO_DROP_')])

具体来说，在链式 drop 调用中，我如何访问前一个(链式)join 调用的输出？

编辑

我的用例的另一个细节:重叠的列没有完全对齐。数据应该加入的列是数据帧索引，因此在我的示例中，仅合并(或加入)id 列不会完成我想要的。

Answer 1

这是另一种方式:

我正在使用 df.filter() 链接 join它采用正则表达式参数:

regex : string (regular expression) Keep labels from axis for which re.search(regex, label) == True

people.join(age, lsuffix='_TO_DROP_').filter(regex='^(?!.*TO_DROP_)')

---

       name     age    id
0    Jacob      1024     15
1    Richard    128      16
2    John       56       23
3    Kate       32       42
4    Hugo       24      108