使用 Pandas 从同名列中提取数据

社会演员多 python 650

原文标题 ：Extract data from columns with same name using Pandas

我有一个数据框：

Accepted    Accepted    Accepted    Reject    Accepted    Reject
ABC         IJK         JKL         XYJ       LMN         UIO
BCD         PQR         EFG         YVG       GHIJ        PLK

并希望将其转换为两个数据帧；仅“接受”列之一，其他“拒绝”列

df1-

Accepted    Accepted    Accepted    Accepted
ABC         IJK         JKL         LMN     
BCD         PQR         EFG         GHIJ

df2-

Reject    Reject
XYJ       UIO
YVG       PLK

试过了

df1=df["Accepted"]

df2=df["Reject"]

这只给出与该名称匹配的第一列。

原文链接：https://stackoverflow.com//questions/71477671/extract-data-from-columns-with-same-name-using-pandas

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    jezrael 评论

    如果选择一列同名，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：如果只获取第一个列名，则意味着没有重复的列名，因此可以使用DataFrame.filter：

    df1 = df.filter(like='Accepted')
df2 = df.filter(like='Reject')
    2年前 0条评论

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