添加两个熊猫数据框列，它们的唯一区别是后缀参数，例如“ A_x”，“ A_y”，并用“ A”重命名这两个列

Question

如何添加两个仅由后缀参数（例如“ A_x”，“ A_y”）不同的熊猫数据框列，并用“ A”重命名这两个列。

例如，我有这样的数据 enter image description here

必须将这些列重命名为没有任何后缀，例如CT_1或CT_2等。

Answer 1

使用：

df = pd.DataFrame([np.arange(6)], columns=['a','s','CT_1_x','CT_1_y','CT_2_x','CT_2_y'])
print (df)
   a  s  CT_1_x  CT_1_y  CT_2_x  CT_2_y
0  0  1       2       3       4       5

df = df.set_index(['a','s']).groupby(lambda x: x.rsplit('_', 1)[0], axis=1).sum().reset_index()
print (df)
   a  s  CT_1  CT_2
0  0  1     5     9

Answer 2

要添加两列

df['A'] = df['A_x'] + df['A_y']

，如果要删除原始列

df.drop(columns = ['A_x','A_y'])

如果您无法手动键入col2sum = ['A_1', 'A_2', ...]这样的列，最好的方法是将df转换为长格式。

dfm = melt(df, id_vars = ???, value_vars = col2sum)

然后从那里去（例如groupby）。