python - 从 n m 列数据帧创建 m n 列数据帧

Question

将 m n 列数据帧的列表转换为 n m 列数据帧的列表的最简洁方法是什么？具体来说，我希望第一个 n 列数据帧包含 m 列数据帧中的所有第一列，第二个 n 列数据帧包含 m 列数据帧中的所有第二列，依此类推。同时，我想为这些列分配新名称。

m, n = 3, 2
dfs = [
    pd.DataFrame(pd.np.random.randint(1, 10, (4, m)), columns=["a", "b", "c"])
    for _ in range(n)
]

# dfi1
   a  b  c
0  2  7  9
1  9  4  3
2  1  6  1
3  7  7  2
# dfi2
   a  b  c
0  5  6  2
1  8  7  1
2  2  8  5
3  9  6  1

目标:

# dfo1
  foo bar
0  2  5
1  9  8
2  1  2
3  7  9
# dfo2
  foo bar
0  7  6
1  4  7
2  6  8
3  7  6
# dfo3
  foo bar
0  9  2
1  3  1
2  1  5
3  2  1

可能有比两个冗长的嵌套 for 循环更好的方法吗？

Answer 1

简短回答:

df1 = pd.concat(dfs, keys=('foo','bar')).unstack(0)
dfs1 = [df1.xs(i, axis=1, level=0) for i in df1.columns.levels[0]]
# or
dfs1 = [df.droplevel(0, axis=1) for i, df in df1.groupby(axis=1, level=0)]

一步一步

np.random.seed(2019)
m, n = 3, 2
dfs = [
    pd.DataFrame(pd.np.random.randint(1, 10, (4, m)), columns=["a", "b", "c"])
    for _ in range(n)
]
print (dfs)
[   a  b  c
0  9  3  6
1  9  7  9
2  1  1  8
3  9  6  4,    a  b  c
0  1  3  6
1  8  9  6
2  5  1  2
3  7  1  3]

首次使用concat键参数由具有相同大小的元组列表组成，例如 n 的长度，然后使用 DataFrame.unstack用于对列中的 MultiIndex 进行 reshape :

df1 = pd.concat(dfs, keys=('foo','bar')).unstack(0)
print (df1)
    a       b       c    
  foo bar foo bar foo bar
0   9   1   3   3   6   6
1   9   8   7   9   9   6
2   1   5   1   1   8   2
3   9   7   6   1   4   3

然后创建DataFrame列表:

dfs1 = [df1.xs(i, axis=1, level=0) for i in df1.columns.levels[0]]
print (dfs1)
[   foo  bar
0    9    1
1    9    8
2    1    5
3    9    7,    foo  bar
0    3    3
1    7    9
2    1    1
3    6    1,    foo  bar
0    6    6
1    9    6
2    8    2
3    4    3]

或者:

dfs1 = [df.droplevel(0, axis=1) for i, df in df1.groupby(axis=1, level=0)]
print (dfs1)
[   foo  bar
0    9    1
1    9    8
2    1    5
3    9    7,    foo  bar
0    3    3
1    7    9
2    1    1
3    6    1,    foo  bar
0    6    6
1    9    6
2    8    2
3    4    3]