python - Pandas :使用字典(包括运算符)从数据框中返回列子集

Question

假设我有一个包含列 a, b, c, d, e 和字典 {"A": "a", "B": "b", "E": "e"}

a) 如何使用此字典返回仅包含这 3 列(重命名为大写字母)的新数据框(相同索引)？

b) 或者，有没有一种方法可以删除原始数据框中未列在字典中的任何列，并基本上将原始数据框减少到选择？ (重命名列？)

让我们进一步说我有字典 {"A": "a", "Diff": "b - c", "Sum": "d + e"} 引用我的列数据框，还包括运算符(-、+)。

c) 有没有办法返回一个新的数据框(相同的索引)，其中有 3 个新列，其中的数据来 self 的原始数据框，如运算符(operator)所描述的那样“聚合”？

谢谢你的帮助

Answer 1

您可以使用 eval——不是同名的 Python 函数，而是 DataFrame method .

In [50]: df = pd.DataFrame(np.arange(15).reshape((3,5)), columns=list("abcde"))

In [51]: df
Out[51]: 
    a   b   c   d   e
0   0   1   2   3   4
1   5   6   7   8   9
2  10  11  12  13  14

In [52]: d = {"A": "a", "B": "b", "C": "c"}

In [53]: d2 = {"A": "a", "Diff": "b - c", "Sum": "d + e"}

在单个系列上使用 DataFrame 构造函数而不是 pd.concat:

In [87]: pd.DataFrame({k: df.eval(v) for k,v in d.items()})
Out[87]: 
    A   B   C
0   0   1   2
1   5   6   7
2  10  11  12

In [88]: pd.DataFrame({k: df.eval(v) for k,v in d2.items()})
Out[88]: 
    A  Diff  Sum
0   0    -1    7
1   5    -1   17
2  10    -1   27