将多个名称相同但编号不同的列复制到python/pandas中的新df中

在Python和Pandas中，可以使用以下步骤将多个名称相同但编号不同的列复制到新的DataFrame中：

创建一个空的DataFrame，用于存储复制后的列数据。

import pandas as pd

new_df = pd.DataFrame()

使用循环或其他方式遍历多个列，并将它们复制到新的DataFrame中。

# 假设有三个列名为"column1"的列，编号分别为1、2、3
for i in range(1, 4):
    column_name = "column1" + str(i)
    new_df[column_name] = original_df[column_name].copy()

在上述代码中，假设原始DataFrame为original_df，其中包含了多个名称相同但编号不同的列。通过循环遍历这些列，并使用copy()方法将它们复制到新的DataFrame new_df 中，新的列名为原始列名加上对应的编号。

完整代码示例：

import pandas as pd

# 假设原始DataFrame为original_df

new_df = pd.DataFrame()

for i in range(1, 4):
    column_name = "column1" + str(i)
    new_df[column_name] = original_df[column_name].copy()

# 输出新的DataFrame
print(new_df)

这样，就可以将多个名称相同但编号不同的列复制到新的DataFrame中。请注意，上述代码仅适用于列名为"column1"且编号为1、2、3的情况，如果列名或编号有所变化，需要相应地修改代码。

相关·内容

解决python pandas读取excel中多个不同sheet表格存在的问题

摘要：不同方法读取excel中的多个不同sheet表格性能比较 # 方法1 def read_excel(path): df=pd.read_excel(path,None) print(df.keys...()) # for k,v in df.items(): # print(k) # print(v) # print(type(v)) return df # 方法2...=data_xls.parse(sheetname=name,header=None) data[name]=df # print(df) # print(name) return...结论：若读取多个sheet表格时，方法2和方法3相对于方法1的效率较高。需要解决的问题： ? 方法1的解析结果 ? 方法2的解析结果 ? 方法3的解析结果 ?...以上这篇解决python pandas读取excel中多个不同sheet表格存在的问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

5.1K2 0

Python中使用deepdiff对比json对象时，对比时如何忽略数组中多个不同对象的相同字段

一般是用deepdiff进行对比的时候，常见的对比是对比单个的json对象，这个时候如果某个字段的结果有差异时，可以使用exclude_paths选项去指定要忽略的字段内容，可以看下面的案例进行学习：...上面的代码是一般单条数据对比的情况。...那么如果数据量比较大的话，单条对比查询数据效率比较低，因此，肯呢个会调用接口进行批量查询，然后将数据转成[{}，{}，{}]的列表形式去进行对比，那么这个时候再使用exclude_paths就无法直接简单的排除某个字段了...从上图可以看出，此时对比列表元素的话，除非自己一个个去指定要排除哪个索引下的字段，不过这样当列表的数据比较多的时候，这样写起来就很不方便，代码可读性也很差，之前找到过一个用法，后来好久没用，有点忘了，今晚又去翻以前写过的代码记录...这里对比还遇到一个问题，等回头解决了再分享：就这种值一样，类型不一样的，要想办法排除掉。要是小伙伴有好的方法，欢迎指导指导我。

6342 0

Pandas图鉴(三)：DataFrames

把这些列当作独立变量来操作，例如，df.population /= 10**6，人口以百万为单位存储，下面的命令创建了一个新的列，称为 "density"，由现有列中的值计算得出：此外，你甚至可以对来自不同...最后一种情况，该值将只在切片的副本上设置，而不会反映在原始df中（将相应地显示一个警告）。根据情况的背景，有不同的解决方案：你想改变原始数据框架df。...注意：要小心，如果第二个表有重复的索引值，你会在结果中出现重复的索引值，即使左表的索引是唯一的有时，连接的DataFrame有相同名称的列。...例如，插入一列总是在原表进行，而插入一行总是会产生一个新的DataFrame，如下图所示：删除列也需要注意，除了del df['D']能起作用，而del df.D不能起作用（在Python层面的限制...要将其转换为宽格式，请使用df.pivot：这条命令抛弃了与操作无关的东西（即索引和价格列），并将所要求的三列信息转换为长格式，将客户名称放入结果的索引中，将产品名称放入其列中，将销售数量放入其 "

3732 0

合并多个Excel文件，Python相当轻松

标签：Python与Excel,pandas 下面是一个应用场景：我在保险行业工作，每天处理大量数据。有一次，我受命将多个Excel文件合并到一个“主电子表格”中。...每个Excel文件都有不同的保险单数据字段，如保单编号、年龄、性别、投保金额等。这些文件有一个共同的列，即保单ID。...（即等待电子表格重新计算）使用Python 像往常一样，先导入pandas库，然后将所有三个Excel文件读入Python。...注意，在第一个Excel文件中，“保险ID”列包含保险编号，而在第二个Excel文件中，“ID”列包含保险编号，因此我们必须指定，对于左侧数据框架（df_1），希望使用“保险ID”列作为唯一键；而对于右侧的数据框架...有两个“保单现金值”列，保单现金值_x（来自df_2）和保单现金值_y（来自df_3）。当有两个相同的列时，默认情况下，pandas将为列名的末尾指定后缀“_x”、“_y”等。

3.7K2 0

对比Excel，更强大的Python pandas筛选

与Excel中的筛选类似，我们还可以在数据框架上应用筛选，唯一的区别是Python pandas中的筛选功能更强大、效率更高。...基本引用如下所示： df.loc[column == ‘条件’] 图1 结果是一个新的数据框架，包含110家属于中国的公司。...如果不需要新数据框架中的所有列，只需将所需的列名传递到.loc[]中即可。例如，仅需要选择最新排名、公司名称和营业收入，我们可以执行以下操作。注意，它只返回我们指定的3列。...当你将这个布尔索引传递到df.loc[]中时，它将只返回有真值的行（即，从Excel筛选中选择1），值为False的行将被删除。...在现实生活中，我们经常需要根据多个条件进行筛选，接下来，我们将介绍如何在pandas中进行一些高级筛选。

3.9K2 0

《Python for Excel》读书笔记连载11：使用pandas进行数据分析之组合数据

引言：本文为《Python for Excel》中第5章Chapter 5：Data Analysis with pandas的部分内容，主要讲解了pandas如何将数据组合，即concat、join和...连接（concatenating）要简单地将多个数据框架粘合在一起，最好使用concat函数。从函数的名称可以看出，其处理过程具有技术名称串联（concatenation）。...联接（joining）和合并（merging）当联接（join）两个数据框架时，可以将每个数据框架的列组合成一个新的数据框架，同时依靠集理论来决定行的情况。...左联接（leftjoin）获取左数据框架df1中的所有行，并在索引上匹配右数据框架df2中的行，在df2没有匹配行的地方，pandas将填充NaN。左联接对应于Excel中的VLOOKUP情况。...右联接（rightjoin）获取右表df2中的所有行，并将它们与df1中索引相同的行相匹配。

2.5K2 0

通宵翻译Pandas官方文档，写了这份Excel万字肝货操作！

DataFrame Pandas 中的 DataFrame 类似于 Excel 工作表。虽然 Excel 工作簿可以包含多个工作表，但 Pandas DataFrames 独立存在。 3....在 Pandas 中，索引可以设置为一个（或多个）唯一值，这就像在工作表中有一列用作行标识符一样。与大多数电子表格不同，这些索引值实际上可用于引用行。...pandas 通过在 DataFrame 中指定单个系列来提供矢量化操作。可以以相同的方式分配新列。DataFrame.drop() 方法从 DataFrame 中删除一列。...我们将使用 =IF(A2 < 10, "low", "high")的公式，将其拖到新存储列中的所有单元格。使用 numpy 中的 where 方法可以完成 Pandas 中的相同操作。...日期功能本节将提到“日期”，但时间戳的处理方式类似。我们可以将日期功能分为两部分：解析和输出。在Excel电子表格中，日期值通常会自动解析，但如果您需要，还有一个 DATEVALUE 函数。

19.5K2 0

强烈推荐Pandas常用操作知识大全！

.loc[df_jj2["变压器编号"]=='JJ2YYA'] # 提取第一列中不在第二列出现的数字 df['col1'][~df['col1'].isin(df['col2'])] # 查找两列值相等的行号...pd.DataFrame(dict) # 从字典中，列名称的键，列表中的数据的值导出数据 df.to_csv(filename) # 写入CSV文件 df.to_excel(filename)...# np.max() 在每行上应用功能数据合并 df1.append(df2) # 将df2添加 df1的末尾（各列应相同） pd.concat([df1..., df2],axis=1) # 将 df1的列添加到df2的末尾（行应相同） df1.join(df2,on=col1,how='inner') # SQL样式将列 df1 与 df2...行所在的列col 具有相同值的列连接起来。'

15.8K2 0

1w 字的 pandas 核心操作知识大全。

.loc[df_jj2["变压器编号"]=='JJ2YYA'] # 提取第一列中不在第二列出现的数字 df['col1'][~df['col1'].isin(df['col2'])] # 查找两列值相等的行号...pd.DataFrame(dict) # 从字典中，列名称的键，列表中的数据的值导出数据 df.to_csv(filename) # 写入CSV文件 df.to_excel(filename) #...对象 df.groupby([col1,col2]) # 返回来自多个列的groupby对象 df.groupby(col1)[col2] # 返回中的值的平均值 col2...在每行上应用功能数据合并 df1.append(df2) # 将df2添加 df1的末尾（各列应相同） pd.concat([df1, df2],axis=...1) # 将 df1的列添加到df2的末尾（行应相同） df1.join(df2,on=col1,how='inner') # SQL样式将列 df1 与 df2 行所在的列col 具有相同值的列连接起来

14.8K3 0

多表格文件单元格平均值计算实例解析

本教程将介绍如何使用Python编程语言，通过多个表格文件，计算特定单元格数据的平均值。准备工作在开始之前，请确保您已经安装了Python和必要的库，例如pandas。...我们以CSV文件为例，每个文件包含不同的行和列，其中每个单元格包含数值数据。文件命名和数据结构示例文件命名遵循以下规则：Data_XXX.csv，其中XXX表示文件编号。...每个文件的数据结构如下：任务目标我们的目标是计算所有文件中特定单元格数据的平均值。具体而言，我们将关注Category_A列中的数据，并计算每个Category_A下所有文件中相同单元格的平均值。...), index=True)将计算的每天平均值保存为新的CSV文件，index=True表示将索引列也写入CSV文件。...具体而言，以CSV文件为例，关注的是每个文件中的Category_A列，并计算每个类别下相同单元格的平均值。Python代码实现：提供了一个简单的Python脚本作为解决方案。

1630 0

【Python环境】Python中的结构化数据分析利器-Pandas简介

Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。...二者与Python基本的数据结构List也很相近，其区别是：List中的元素可以是不同的数据类型，而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型，这样可以更有效的使用内存，提高运算效率。...因此对于DataFrame来说，每一列的数据结构都是相同的，而不同的列之间则可以是不同的数据结构。...只是思路略有不同，一个是以列为单位构建，将所有记录的不同属性转化为多个Series，行标签冗余，另一个是以行为单位构建，将每条记录转化为一个字典，列标签冗余。...关于Panda作图，请查看另一篇博文：用Pandas作图以上是关于Pandas的简单介绍，其实除了Pandas之外，Python还提供了多个科学计算包，比如Numpy，Scipy，以及数据挖掘的包：Scikit

15.1K10 0

对比Excel，Python pandas在数据框架中插入列

标签：Python与Excel,pandas 在Excel中，可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或快捷键插入列，对于Python来说，插入列也很容易。...我们已经探讨了如何将行插入到数据框架中，并且我们必须为此创建一个定制的解决方案。将列插入数据框架要容易得多，因为pandas提供了一个内置的解决方案。我们将看到一些将列插入到数据框架的不同方法。...该方法接受以下参数： loc–用于插入的索引号 column–列名称 value–要插入的数据让我们使用前面的示例来演示。我们的目标是在第一列之后插入一个值为100的新列。...注意，此方法还可以通过向原始df添加一个新列来覆盖它，这正是我们所需要的。但是，使用此方法无法选择要添加新列的位置，它将始终添加到数据框架的末尾。...例如，df[['列1','列2','列3']]将为我们提供一个包含三列的数据框架，即“列1”、“列2”和“列3”。最好的情况是，列顺序与你键入这些名称的顺序完全相同。

2.8K2 0

30 个小例子帮你快速掌握Pandas

尽管我们对loc和iloc使用了不同的列表示形式，但行值没有改变。原因是我们使用数字索引标签。因此，行的标签和索引都相同。缺失值的数量已更改： ? 7.填充缺失值 fillna函数用于填充缺失值。...我们可以看到每组中观察值（行）的数量和平均流失率。 14.将不同的汇总函数应用于不同的组我们不必对所有列都应用相同的函数。例如，我们可能希望查看每个国家/地区的平均余额和流失的客户总数。...df[['Geography','Exited','Balance']]\ .sample(n=6).reset_index() ? 重设索引，但原始索引保留为新列。...但新列将添加在末尾。如果要将新列放在特定位置，则可以使用插入函数。 df_new.insert(0, 'Group', group) df_new ?...29.根据字符串过滤我们可能需要根据文本数据（例如客户名称）过滤观察结果（行）。我已经将虚构名称添加到df_new DataFrame中。 ? 让我们选择客户名称以Mi开头的行。

10.7K1 0

猿创征文｜数据导入与预处理-第3章-pandas基础

BSD开源协议可以自修改源代码，也可以将修改后的代码作为开源或者专有软件再发布。但需要满足三个条件： 1.如果再发布的产品中包含源代码，则在源代码中必须带有原来代码中的BSD协议。...Dataframe中的数据以一个或多个二维块存放，不是列表、字典或一维数组结构。...，如出现新的列，值为NaN # index在这里和之前不同，并不能改变原有index，如果指向新的标签，值为NaN （非常重要！）...DataFrame对象之间的数据自动按照列和索引（行标签）对齐输出为： /排序排序1 - 按值排序 .sort_values pandas中可以使用sort_values()方法将Series...与单层索引相比，分层索引只适用于[]、loc和iloc，且用法大致相同。使用[]访问数据由于分层索引的索引层数比单层索引多，在使用[]方式访问数据时，需要根据不同的需求传入不同层级的索引。

13.9K2 0

Stata与Python等效操作与调用

常规的数据整理包括变量增、删和改、重命名和排序等操作。处理过程中，针对数值型和字符型不同的数据类型，有不同的处理方法。数值型变量主要是简单的计算，生成新的变量。...首先创建一个 DataFrame ，然后为每个索引列指定一个名称，为该列命名。...在这些情况下，给列起一个名字很有意义，这样就知道要处理的内容。long.unstack('time') 进行 reshape ，它使用索引 'time' 并创建一个新的它具有的每个唯一值的列。...请注意，这些列现在具有多个级别，就像以前的索引一样。这是标记索引和列的另一个理由。如果要访问这些列中的任何一列，则可以照常执行操作，使用元组在两个级别之间进行区分。...但是可以使用 DataFrame 的索引（行的等效列）来完成大多数（但不是全部）相同的任务。

9.8K5 1

pandas

pandas中，从0开始行列索引 3.pandas 时间序列之pd.date_range() pd.date_range(python start=None,#开始时间 end=None...保存进excel中多个sheet(需要注意一下，如果是在for循环中，就要考虑writer代码的位置了) # 将日流量写入‘逐日流量’，将位置写入‘格网中的经纬度’ writer...='格网中的经纬度') writer.save() # 后面可能有writer.close()，但实际不需要，save完后会自动关闭，加close反而会有警告提示。...#将date列中的日期转换为没有时分秒的日期 df.to_excel("dates.xlsx") 向pandas中插入数据如果想忽略行索引插入，又不想缺失数据与添加NaN值，建议使用 df..._append(temp, ignore_index=True) pandas数据转置与矩阵相同，在 Pandas 中，我们可以使用 .transpose() 方法或 .T 属性来转置我们的DataFrame

1071 0

在Python中实现Excel的VLOOKUP、HLOOKUP、XLOOKUP函数功能

标签：Python与Excel,pandas Excel的LOOKUP公式可能是最常用的公式之一，因此这里将在Python中实现Excel中查找系列公式的功能。...事实上，我们可以使用相同的技术在Python中实现VLOOKUP、HLOOKUP、XLOOKUP或INDEX/MATCH等函数的功能。...尽管表2包含相同客户的多个条目，但出于演示目的，我们仅使用第一个条目的值。例如，对于Harry，我们想带入其购买的“Kill la Kill”。...我们将使用相同的参数名称编写Python函数，以便与Excel XLOOKUP公式进行比较。...注意，df1是我们要将值带入的表，df2是我们从中查找值的源表，我们将两个数据框架列传递到函数中，用于lookup_array和return_array。

6.8K1 0

Pandas图鉴(四)：MultiIndex

为列增加层次的一个常见方法是将现有的层次从索引中 "unstacking"出来： tack, unstack Pandas的stack与NumPy的stack非常不同。...Series有unstack，但没有stack，因为它已经被 stack 了。作为一维的，Series在不同情况下可以作为行向量或列向量，但通常被认为是列向量（例如DataFrame的列）。...上面的所有操作都是在传统意义上理解level这个词（level标签数与DataFrame中的列数相同），向最终用户隐藏index.label和index.code的机制。...多指标算术在整体使用多索引DataFrame的操作中，适用与普通DataFrame相同的规则（见第三部分）。但处理单元格的子集有其自身的一些特殊性。...也可以用density=df.population/df.area来轻松获得人口密度。但并不能用df.assign将结果分配到原始DataFrame中。

4652 0

Pandas实用手册（PART I）

在需要管理多个DataFrames时你会需要用更有意义的名字来代表它们，但在数据科学领域里只要看到df，每个人都会预期它是一个Data Frame，不论是Python或是R语言的使用者。...很多时候你也会需要改变DataFrame 里的列名称： ? 这里也很直观，就是给一个将旧列名对应到新列名的Python dict。...你也可以用df.columns的方式改变列名称： ?...读入并合并多个CSV档案成单一DataFrame 很多时候因为企业内部ETL或是数据处理的方式（比方说利用Airflow处理批次数据），相同类型的数据可能会被分成多个不同的CSV档案储存。...前面说过很多pandas函数预设的axis参数为0，代表着以行（row）为单位做特定的操作，在pd.concat的例子中则是将2个同样格式的DataFrames依照axis=0串接起来。

1.7K3 1

高效的10个Pandas函数，你都用过吗？

Python大数据分析记录分享成长 ❝文章来源：towardsdatascience 作者：Soner Yıldırım 翻译\编辑：Python大数据分析 ❞ Pandas是python...Insert Insert用于在DataFrame的指定位置中插入新的数据列。默认情况下新列是添加到末尾的，但可以更改位置参数，将新列添加到任何位置。...Ture表示允许新的列名与已存在的列名重复接着用前面的df：在第三列的位置插入新列： #新列的值 new_col = np.random.randn(10) #在第三列位置插入新列，从0开始计算...以前面的df为例，group列有A、B、C三组，year列有多个年份。...，否则替换为other other：替换的特殊值 inplace：inplace为真则在原数据上操作，为False则在原数据的copy上操作 axis：行或列将df中列value_1里小于5的值替换为

4.1K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云