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如果我有一个包含相同名称的列的数据框，有没有办法将具有相同名称的列与某种函数（即总和）结合起来？

例如：

In [186]:

df["NY-WEB01"].head()
Out[186]:
                NY-WEB01    NY-WEB01
DateTime        
2012-10-18 16:00:00  5.6     2.8
2012-10-18 17:00:00  18.6    12.0
2012-10-18 18:00:00  18.4    12.0
2012-10-18 19:00:00  18.2    12.0
2012-10-18 20:00:00  19.2    12.0

我如何通过对列名相同的每一行求和来折叠 NY-WEB01 列（有一堆重复的列，而不仅仅是 NY-WEB01）？

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3 回答 3

48

我相信这可以满足您的需求：

df.groupby(lambda x:x, axis=1).sum()

或者，根据 df 的长度，快 3% 到 15%：

df.groupby(df.columns, axis=1).sum()

编辑：要将其扩展到总和之外，请使用.agg()（缩写.aggregate()）：

df.groupby(df.columns, axis=1).agg(numpy.max)
于 2012-10-26T09:02:36.623 回答
18

熊猫 >= 0.20：df.groupby(level=0, axis=1)

这里不需要 lambda，也不需要明确地查询df.columns；groupby接受level可以与参数一起指定的axis参数。这更干净，IMO。

# Setup
np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(np.random.choice(50, (5, 5)), columns=list('AABBB'))
df

    A   A   B   B   B
0  44  47   0   3   3
1  39   9  19  21  36
2  23   6  24  24  12
3   1  38  39  23  46
4  24  17  37  25  13

<!_ >

df.groupby(level=0, axis=1).sum()

    A    B
0  91    6
1  48   76
2  29   60
3  39  108
4  41   75

处理MultiIndex列

另一种需要考虑的情况是在处理MultiIndex列时。考虑

df.columns = pd.MultiIndex.from_arrays([['one']*3 + ['two']*2, df.columns])
df
  one         two    
    A   A   B   B   B
0  44  47   0   3   3
1  39   9  19  21  36
2  23   6  24  24  12
3   1  38  39  23  46
4  24  17  37  25  13

要跨上层执行聚合，请使用

df.groupby(level=1, axis=1).sum()

    A    B
0  91    6
1  48   76
2  29   60
3  39  108
4  41   75

或者，如果仅按上层聚合，则使用

df.groupby(level=[0, 1], axis=1).sum()

  one     two
    A   B   B
0  91   0   6
1  48  19  57
2  29  24  36
3  39  39  69
4  41  37  38

替代解释：删除重复的列

如果您来这里是想了解如何简单地删除重复的列（不执行任何聚合），请使用Index.duplicated：

df.loc[:,~df.columns.duplicated()]

    A   B
0  44   0
1  39  19
2  23  24
3   1  39
4  24  37

或者，要保留最后一个，请指定keep='last'（默认为'first'），

df.loc[:,~df.columns.duplicated(keep='last')]

    A   B
0  47   3
1   9  36
2   6  12
3  38  46
4  17  13

groupby上述两种解决方案的备选方案分别是、 df.groupby(level=0, axis=1).first()和... .last()。

于 2019-01-22T02:28:21.177 回答
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这是常见聚合函数（如sum, mean, median, max, min, ）的可能更简单的解决方案std- 仅使用参数axis=1来处理列和level：

#coldspeed samples
np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(np.random.choice(50, (5, 5)), columns=list('AABBB'))
print (df)

print (df.sum(axis=1, level=0))
    A    B
0  91    6
1  48   76
2  29   60
3  39  108
4  41   75

df.columns = pd.MultiIndex.from_arrays([['one']*3 + ['two']*2, df.columns])

print (df.sum(axis=1, level=1))
    A    B
0  91    6
1  48   76
2  29   60
3  39  108
4  41   75

print (df.sum(axis=1, level=[0,1]))
  one     two
    A   B   B
0  91   0   6
1  48  19  57
2  29  24  36
3  39  39  69
4  41  37  38

与索引类似，然后axis=0改用axis=1：

np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(np.random.choice(50, (5, 5)), columns=list('ABCDE'), index=list('aabbc'))
print (df)
    A   B   C   D   E
a  44  47   0   3   3
a  39   9  19  21  36
b  23   6  24  24  12
b   1  38  39  23  46
c  24  17  37  25  13

print (df.min(axis=0, level=0))
    A   B   C   D   E
a  39   9   0   3   3
b   1   6  24  23  12
c  24  17  37  25  13

df.index = pd.MultiIndex.from_arrays([['bar']*3 + ['foo']*2, df.index])

print (df.mean(axis=0, level=1))
      A     B     C     D     E
a  41.5  28.0   9.5  12.0  19.5
b  12.0  22.0  31.5  23.5  29.0
c  24.0  17.0  37.0  25.0  13.0

print (df.max(axis=0, level=[0,1]))
        A   B   C   D   E
bar a  44  47  19  21  36
    b  23   6  24  24  12
foo b   1  38  39  23  46
    c  24  17  37  25  13

如果需要使用其他功能，如first, last, size,count有必要使用冷速答案

于 2019-04-05T10:36:41.923 回答