Pandas 删除重复的列答案

【问题标题】：Pandas Remove Duplicated ColumnsPandas 删除重复的列
【发布时间】：2021-07-04 21:23:49
【问题描述】：

我正在使用一个 Excel 电子表格来比较不同货币的两个项目的价值。电子表格标题如下：

美元美元差异 | GBP 英镑差价 |日元日元差价.......

当我将它导入 pandas 并创建一个数据框时，它会创建名为 Difference.1、Difference.2、Difference.3....、Difference.n 的标题

我想删除所有名为 DIFFERENCE

的标题

注意所有不同的标题都是唯一命名的

【问题讨论】：

【解决方案1】：

我认为您可以参考此链接以获取 pandas df.drop functions 下面是我们要做的。

// 获取一个新的 df，其中只包含带有 DIFFERENCE 的名称

df2 = df.filter(like='DIFFERENCE ', axis=1)

//为所有这些列名生成一个列表

x = []
for col in df2.columns:
    x.append(col)

// 在 x 中删除具有这些名称的列

df.drop(columns=x)

// 或者您可以为这些更新的信息保留一个新的df

df3 = df.drop(columns=x)

【讨论】：

【解决方案2】：

我相信您所需要的只是删除名称中包含“DIFFERENCE”的列。在这种情况下，您可以简单地这样做：

    df = pd.read_csv("../path/to/your/file.csv")
    df = df[df.columns.drop(list(df.filter(regex='DIFFERENCE')))]

如果你有这样的事情：

df = pd.DataFrame({"a1": [1,2,3], "a2":[1,1,1], "b":[2,4,6]})
print(df)

Out:
   a1  a2  b
0   1   1  2
1   2   1  4
2   3   1  6

下一步是

df = df[df.columns.drop(list(df.filter(regex='a')))]
print(df)

Out:
   b
0  2
1  4
2  6

你可以阅读更多关于pandas.DataFrame.drop

【讨论】：