根據列名稱填充Pandas DataFrame來表示另一個DataFrame

Question

我有一個以下形式的DataFrame：

    a b c
0   1 4 6
1   3 2 4
2   4 1 5

我有一個列名列表，我需要使用它來創建一個新的DataFrame，使用與每個標簽對應的第一個DataFrame的列。 例如，如果我的列列表是['a'，'b'，'b'，'a'，'c']，則生成的DataFrame應為：

    a b b a c
0   1 4 4 1 6   
1   3 2 2 3 4
2   4 1 1 4 5

我一直試圖找出一種執行此操作的快速方法，因為我正在處理極其龐大的DataFrame，我不認為循環是一個合理的選擇。

Answer 1

您可以使用列表來選擇它們：

In [44]:

cols = ['a', 'b', 'b', 'a', 'c']
df[cols]
Out[44]:
   a  b  b  a  c
0  1  4  4  1  6
1  3  2  2  3  4
2  4  1  1  4  5

[3 rows x 5 columns]

所以不需要循環，一旦你創建了數據幀df那么使用列名列表只會索引它們並創建你想要的df。

Answer 2

你可以直接這樣做：

>>> df
   a  b  c
0  1  4  6
1  3  2  4
2  4  1  5

>>> column_names
['a', 'b', 'b', 'a', 'c']

>>> df[column_names]
   a  b  b  a  c
0  1  4  4  1  6
1  3  2  2  3  4
2  4  1  1  4  5

[3 rows x 5 columns]

Answer 3

從0.17開始，您可以使用reindex類的

In [795]: cols = ['a', 'b', 'b', 'a', 'c']

In [796]: df.reindex(columns=cols)
Out[796]:
   a  b  b  a  c
0  1  4  4  1  6
1  3  2  2  3  4
2  4  1  1  4  5

注意：理想情況下，您不希望具有重復的列名稱。