python – 根据列名拆分pandas数据框
发布时间:2021-01-24 06:02:15 所属栏目:Python 来源:互联网
导读:有没有办法根据列名拆分pandas数据框?作为一个例子,考虑数据帧有以下列df = [‘A_x’,’B_x’,’C_x’,’A_y’,’B_y’,’C_y’],我想创建两个数据帧X = [‘ A_x’,’B_x’,’C_x’]和Y = [‘A_y’,’B_y’,’C_y’]. 我知道有可能这样做: d = {A: df.A_x,
有没有办法根据列名拆分pandas数据框?作为一个例子,考虑数据帧有以下列df = [‘A_x’,’B_x’,’C_x’,’A_y’,’B_y’,’C_y’],我想创建两个数据帧X = [‘ A_x’,’C_x’]和Y = [‘A_y’,’C_y’]. 我知道有可能这样做: d = {'A': df.A_x,'B': df.B_x,'C': df.B_x} X = pd.DataFrame (data=d) 但这不是理想的,因为在我的情况下,我在df中有2200列.有更优雅的解决方案吗? 解决方法你可以使用df.filter(regex=...) :
import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.random.randn(2,10),columns='Time A_x A_y A_z B_x B_y B_z C_x C_y C-Z'.split()) X = df.filter(regex='_x') Y = df.filter(regex='_y') 产量 In [15]: X Out[15]: A_x B_x C_x 0 -0.706589 1.031368 -0.950931 1 0.727826 0.879408 -0.049865 In [16]: Y Out[16]: A_y B_y C_y 0 -0.663647 0.635540 -0.532605 1 0.326718 0.189333 -0.803648 (编辑:4S站长网) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |
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