python 新建一列_python – 如何处理列名称和创建新列

这是我的pandas DataFrame,带有原始列名.

old_dt_cm1_tt old_dm_cm1 old_rr_cm2_epf old_gt

1 3 0 0

2 1 1 5

>首先,我想提取cm的所有独特变体,例如在这种情况下cm1和cm2.

>在此之后,我想为每个独特的cm创建一个新列.在此示例中,应该有2个新列.

>最后,在每个新列中,我应该存储非零原始列值的总数,即

06001

我实现了第一步如下：

cols = pd.DataFrame(list(df.columns))

ind = [c for c in df.columns if 'cm' in c]

df.ix[:, ind].columns

如何继续执行步骤2和3,以便解决方案是自动的(我不想手动定义列名cm1和cm2,因为在原始数据集中我可能有很多cm变化.

最佳答案您可以使用：

print df

old_dt_cm1_tt old_dm_cm1 old_rr_cm2_epf old_gt

0 1 3 0 0

1 2 1 1 5

首先,您可以将filter列包含字符串cm,因此将删除不包含cm的列.

df1 = df.filter(regex='cm')

现在,您可以将列更改为新值,如cm1,cm2,cm3.

print [cm for c in df1.columns for cm in c.split('_') if cm[:2] == 'cm']

['cm1', 'cm1', 'cm2']

df1.columns = [cm for c in df1.columns for cm in c.split('_') if cm[:2] == 'cm']

print df1

cm1 cm1 cm2

0 1 3 0

1 2 1 1

现在您可以计算非零值 – 将df1更改为布尔值DataFrame,将sum – True转换为1并将False转换为0.您需要按唯一列名称计数 – 因此groupby列和sum值.

df1 = df1.astype(bool)

print df1

cm1 cm1 cm2

0 True True False

1 True True True

print df1.groupby(df1.columns, axis=1).sum()

cm1 cm2

0 2 0

1 2 1

您需要unique列,这些列将添加到原始df：

print df1.columns.unique()

['cm1' 'cm2']

最后你可以从groupby函数添加df [[‘cm1′,’cm2’]]的新列：

df[df1.columns.unique()] = df1.groupby(df1.columns, axis=1).sum()

print df

old_dt_cm1_tt old_dm_cm1 old_rr_cm2_epf old_gt cm1 cm2

0 1 3 0 0 2 0

1 2 1 1 5 2 1

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