如果我的數據框具有包含相同名稱的列,是否有辦法將具有相同名稱的列與某種功能(即總和)組合在一起？

例如：

In [186]:

df["NY-WEB01"].head()

Out[186]:

NY-WEB01 NY-WEB01

DateTime

2012-10-18 16:00:00 5.6 2.8

2012-10-18 17:00:00 18.6 12.0

2012-10-18 18:00:00 18.4 12.0

2012-10-18 19:00:00 18.2 12.0

2012-10-18 20:00:00 19.2 12.0

我如何通過對列名相同的每一行進行求和來折疊NY-WEB01列(有一堆重復的列,而不僅僅是NY-WEB01)？

解決方法:

我相信這就是你所追求的：

df.groupby(lambda x:x, axis=1).sum()

或者,根據df的長度,快3％到15％之間：

df.groupby(df.columns, axis=1).sum()

編輯：要擴展超出總和,請使用.agg()(.aggregate()的縮寫)：

df.groupby(df.columns, axis=1).agg(numpy.max)

標簽：pandas-groupby,python,pandas,dataframe,group-by

來源： https://codeday.me/bug/20190928/1828132.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的dataframe去重复 python_python – 在DataFrame中组合重复的列的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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