Question

问题

我有一个df，其中有许多列具有相同的列名。我希望使用与列相同的列名来实现SQL中的UNION。

示例

查看示例数据：

cie = ['y','n','y','n']
words = [['bank', 'payment'],['student', 'loan','payment'],['bank', 'payment'],['student', 'loan']]
df = pd.DataFrame(data=words, index=cie)

df：

    0   1   2
y   bank    payment None
n   student loan    payment
y   bank    payment None
n   student loan    Non

df.T：

    y       n       y       n
0   bank    student bank    student
1   payment loan    payment loan
2   None    payment None    None

我需要组合两个y列，因为我想计算y中的单词导致结果确定的次数。理想情况下，结果应为：

    y       n
0   bank    student
1   payment loan
2   None    payment
3   bank    student
4   payment loan
5   None    None

我尝试了许多方法，但是它们不起作用。有人可以帮忙吗？谢谢。

Answer 1

IIUC首先melt，使用cumcount创建附加密钥，现在您将看到问题变成了pivot

s=df.reset_index().melt('index')
s.variable=s.groupby('index').cumcount()
s.pivot(*s.columns).T
Out[43]: 
index           n        y
variable                  
0         student     bank
1         student     bank
2            loan  payment
3            loan  payment
4         payment     None
5            None     None

Answer 2

尝试以下操作，简单地获得两列并合并它们，展平它们，对两列都这样做，然后构造一个新的数据框：

df = pd.DataFrame({'y':np.array(list(zip(*df.T['y'].values.tolist()))).flatten().tolist(),
                   'n': np.array(list(zip(*df.T['n'].values.tolist()))).flatten().tolist()})

现在：

print(df)

是：

         n        y
0  student     bank
1     loan  payment
2  payment     None
3  student     bank
4     loan  payment
5     None     None

Python DataFrame：如何连接具有相同名称的不同列并将其合并为一列

问题

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2 个答案: