[英]Merging columns with similar data from one dataframe
我有一個表,有重復的列,我想加入一個單列。 它們共享相同的列名,但我希望將具有相同標題的任何列合並為一個。
我試圖使用merge,concat等等,但沒有運氣。
data = [['a','a','c'],['a','b','d'],['a','c','c']]
df = pd.DataFrame(data,columns=['col1','col2','col1'])
df
co1 col2 col1
a a c
a b d
a c c
我希望從這一點開始有兩列“col1 with a,a,a,c,d,c”和“col2 a,b,c,nan,nan,nan”
首先stack
,然后unstack
。 在我們取消堆疊數據之前,我們需要做更多的工作。
u = df.stack()
(u.to_frame()
.set_index(u.groupby(u.index).cumcount(), append=True)
.unstack(1)
.sort_index(level=1)[0]
.reset_index(drop=True))
col1 col2
0 a a
1 a b
2 a c
3 c NaN
4 d NaN
5 c NaN
另一種選擇是groupby
, to_dict
和重建。
dct = (df.groupby(df.columns, axis=1)
# x.values.ravel().tolist()
.apply(lambda x: [z for y in x.values for z in y])
.to_dict())
pd.DataFrame.from_dict(dct, orient='index').T
col1 col2
0 a a
1 c b
2 a c
3 d None
4 a None
5 c None
melt
groupby
與concat
d={x : y['value'].reset_index(drop=True) for x,y in df.melt().groupby('variable')}
df=pd.concat(d,1)
df
Out[39]:
col1 col2
0 a a
1 a b
2 a c
3 c NaN
4 d NaN
5 c NaN
聲明:本站的技術帖子網頁,遵循CC BY-SA 4.0協議,如果您需要轉載,請注明本站網址或者原文地址。任何問題請咨詢:yoyou2525@163.com.