问根据列名中的模式求和列
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Stack Overflow用户

提问于 2018-04-26 08:50:23

回答 1查看 100关注 0票数 1

让我们从非常简单的抽象示例开始，我有这样一个dataframe：

import pandas as pd

d = {'1-A': [1, 2], '1-B': [3, 4], '2-A': [3, 4], '5-B': [2, 7]}
df = pd.DataFrame(data=d)

     1-A  1-B  2-A  5-B
0    1    3    3    2
1    2    4    4    7

我正在寻找优雅的混乱解决方案，以获得这样的数据：

     1    2    5
0    4    3    2
1    6    4    7

举个例子，更具体的第1-A列，意思是person id=1，费用类别A。行是每个月的开支。因此，我希望每个人每月的费用跨类别(因此，第1栏是第1-A和1-B栏之和)。注意，当没有费用时，就没有0列。当然，它应该为更多的列( it和类别)做好准备。

我很肯定，对于这一点，有很好的分离列选择和求和的智能解决方案。

python

pandas

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2018-04-26 08:51:48

使用带有拆分的groupby和lambda函数，并选择第一个值，用于按列分组添加axis=1

df1 = df.groupby(lambda x: x.split('-')[0], axis=1).sum()
#alternative
#df1 = df.groupby(df.columns.str.split('-').str[0], axis=1).sum()
print (df1) 

   1  2  5
0  4  3  2
1  6  4  7

票数 1

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/50038718

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