数据操作——Python

anla01 • 3 年前 • 1251 次点击

以下是我的数据集:

    COL_1    COL_2    COL_2   COL_4   COL_4  COL_8    COL_9
    A         col2    col3    col4    col5
    B         col2    col3    col4    col5
    C         col2    col3    col4    col5

我需要将成对的列(COL_2、COL_3,然后COL_4、COL_5)移动到COL_8和COL_9,复制第一列(COL_1)的内容,并将列(COL_2、COL_4)的名称以这种方式放入另一列(COL_10):

   COL_1  COL_8   COL_9   COL10
   A       col2   col3    COL_2
   B       col2   col3    COL_2
   C       col2   col3    COL_2
   A       col4   col5    COL_4
   B       col4   col5    COL_4
   C       col4   col5    COL_4

请注意,初始数据集中的一些列名是相同的。如何使用Python实现这一点?

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本文地址：http://www.python88.com/topic/132843

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文章 [ 2 ] | 最新文章 3 年前

• 1 楼

richardec 3 年前

这应该是有效的:

part1 = df[['COL_1', 'COL_2']].set_axis([0,1,2], axis=1)
part2 = df[['COL_1', 'COL_4']].set_axis([0,1,2], axis=1)
new_df = pd.concat([part1, part2], ignore_index=True)
new_df[3] = new_df[1]
new_df.columns = ['COL_1', 'COL_8', 'COL_9', 'COL_10']

输出:

>>> new_df
  COL_1 COL_8 COL_9 COL_10
0     A  col2  col3   col2
1     B  col2  col3   col2
2     C  col2  col3   col2
3     A  col4  col5   col4
4     B  col4  col5   col4
5     C  col4  col5   col4

• 2 楼

Giulio Mattolin 3 年前

要获得图示结果,可以使用该函数 concat 创建新数据框的列,如下所示:

new_df = pd.DataFrame()

new_df['COL_1'] = pd.concat([df['COL_1'], df['COL_1']])
new_df['COL_8'] = pd.concat([df['COL_2'], df['COL_4']])
new_df['COL_9'] = pd.concat([df['COL_3'], df['COL_5']])
new_df['COL_10'] = pd.concat([pd.DataFrame(np.repeat('COL_2', len(df))), pd.DataFrame(np.repeat('COL_4', len(df)))])

>>> new_df

  COL_1  COL_8   COL_9   COL_10
0     A   col2    col3    COL_2
1     B   col2    col3    COL_2
2     C   col2    col3    COL_2
0     A   col4    col5    COL_4
1     B   col4    col5    COL_4
2     C   col4    col5    COL_4

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