从熊猫数据栏中提取具有重复名称的数据
从熊猫数据栏中提取具有重复名称的数据
提问于 2022-03-15 06:02:35
我有一个具有重复列名的dataframe：
Accepted Accepted Accepted Reject Accepted Reject
ABC IJK JKL XYJ LMN UIO
BCD PQR EFG YVG GHIJ PLK...and希望将其转换为两个数据格式；一个是“接受”列，另一个是“拒绝”列：
df1：
Accepted Accepted Accepted Accepted
ABC IJK JKL LMN
BCD PQR EFG GHIJ df2：
Reject Reject
XYJ UIO
YVG PLK 试过：
df1=df["Accepted"]
df2=df["Reject"]..。但这只会给出与此名称匹配的第一列。
回答 4
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2022-03-15 06:03:23
如果选择一个名称相同的列，则选择DataFrame中所有同名的列：
df1 = df['Accepted']
df2 = df['Reject']然后是可能的去重复列：
df1.columns = [f'{x}_{i}' for i, x in enumerate(df1.columns, 1)]
df2.columns = [f'{x}_{i}' for i, x in enumerate(df2.columns, 1)]编辑:如果只获得第一个列名，就意味着没有重复的列名，所以可以使用DataFrame.filter。
df1 = df.filter(like='Accepted')
df2 = df.filter(like='Reject')Stack Overflow用户
发布于 2022-03-15 06:28:10
您也可以使用这个
df1 = df.loc[:,df.columns.isin(['accepted'])]或
df2 = df.loc[:,df.columns.isin(['rejected'])]Stack Overflow用户
发布于 2022-03-15 06:56:17
不建议使用重复的列名，但无论如何：
df1 = df.loc[:, df.columns.get_loc('Accepted')]
Accepted Accepted Accepted Accepted
0 ABC IJK JKL LMN
1 BCD PQR EFG GHIJ
df2 = df.loc[:, df.columns.get_loc('Reject')]页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/71477671
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