python - 根据部分名称从数据框中提取 3 列组

Question

我有一个数据帧，其中包含 10 秒 (100Hz) 时间序列的每一帧中 24 个标记的 xyz 标记位置。像这样:

    LHEE_x   LHEE_y  LHEE_z   LTOE_x   LTOE_y  LTOE_z   RHEE_x   RHEE_y 
0 -347.013  526.914  27.256 -138.267  578.015  39.859 -352.402  297.541   
1 -347.035  526.934  27.261 -138.271  578.074  39.874 -352.409  297.548   
2 -347.041  526.933  27.265 -138.260  578.073  39.898 -352.402  297.533   
3 -347.030  526.928  27.251 -138.242  578.079  39.905 -352.427  297.535   
4 -347.029  526.939  27.222 -138.244  578.072  39.915 -352.445  297.525 
.....

我想一次将包含一个标记位置的列(即 LHEE_x、LHEE_y 和 LHEE_z)提取到新数据帧，并且最好为新数据帧指定标记的名称(即 LHEE)。

我知道我可以“手动”执行此操作

LHEE=pos_xyz.iloc[:,0:3]
or    
LHEE=pos_xyz['LHEE_x','LHEE_y','LHEE_z']

但是由于我有大量标记，这会很麻烦..

另外，我想创建一个函数来执行此操作，以便我可以在包含来自不同标记的标记位置的数据帧上使用它。

最有效的方法是什么？这个问题 How to select DataFrame columns based on partial matching?看起来很有希望，但我需要结果是一个数据框。我尝试过使用循环和分组，但我似乎找不到一种正常工作的方法。

Answer 1

我认为您需要通过split创建Multiindex首先是列名称:

df.columns = df.columns.str.split('_', expand=True)
print (df)
      LHEE                      LTOE                      RHEE         
         x        y       z        x        y       z        x        y
0 -347.013  526.914  27.256 -138.267  578.015  39.859 -352.402  297.541
1 -347.035  526.934  27.261 -138.271  578.074  39.874 -352.409  297.548
2 -347.041  526.933  27.265 -138.260  578.073  39.898 -352.402  297.533
3 -347.030  526.928  27.251 -138.242  578.079  39.905 -352.427  297.535
4 -347.029  526.939  27.222 -138.244  578.072  39.915 -352.445  297.525

然后通过字典理解创建DataFrames的字典:

dfs = {x:df[x] for x in df.columns.levels[0]}
print (dfs)
{'RHEE':          x        y
0 -352.402  297.541
1 -352.409  297.548
2 -352.402  297.533
3 -352.427  297.535
4 -352.445  297.525, 'LTOE':          x        y       z
0 -138.267  578.015  39.859
1 -138.271  578.074  39.874
2 -138.260  578.073  39.898
3 -138.242  578.079  39.905
4 -138.244  578.072  39.915, 'LHEE':          x        y       z
0 -347.013  526.914  27.256
1 -347.035  526.934  27.261
2 -347.041  526.933  27.265
3 -347.030  526.928  27.251
4 -347.029  526.939  27.222}

print (dfs['LHEE'])
         x        y       z
0 -347.013  526.914  27.256
1 -347.035  526.934  27.261
2 -347.041  526.933  27.265
3 -347.030  526.928  27.251
4 -347.029  526.939  27.222