合并 DataFrame 中的重复列

Question

如果我有一个包含相同名称的列的数据框，有没有办法将具有相同名称的列与某种函数（即 sum）结合起来？

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

如何通过对列名相同的每一行求和来折叠 NY-WEB01 列（有一堆重复的列，而不仅仅是 NY-WEB01）？

Answer 1

我相信这可以满足您的需求：

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

或者，根据 df 的长度，速度提高 3% 到 15%：

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

编辑：要将其扩展到总和之外，请使用 .agg()（.aggregate() 的缩写）：

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

Answer 2

熊猫 >= 0.20: df.groupby(level=0, axis=1)

这里不需要 lambda，也不需要显式查询 df.columns； groupby 接受 level 参数，您可以与 axis 参数一起指定。这更干净，IMO。

# Setup
np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(np.random.choice(50, (5, 5)), columns=list('AABBB'))
df

    A   A   B   B   B
0  44  47   0   3   3
1  39   9  19  21  36
2  23   6  24  24  12
3   1  38  39  23  46
4  24  17  37  25  13

df.groupby(level=0, axis=1).sum()

    A    B
0  91    6
1  48   76
2  29   60
3  39  108
4  41   75

---

处理MultiIndex 列

另一个需要考虑的情况是在处理MultiIndex 列时。考虑

df.columns = pd.MultiIndex.from_arrays([['one']*3 + ['two']*2, df.columns])
df
  one         two    
    A   A   B   B   B
0  44  47   0   3   3
1  39   9  19  21  36
2  23   6  24  24  12
3   1  38  39  23  46
4  24  17  37  25  13

要跨上层执行聚合，请使用

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

    A    B
0  91    6
1  48   76
2  29   60
3  39  108
4  41   75

或者，如果仅按上层聚合，则使用

df.groupby(level=[0, 1], axis=1).sum()

  one     two
    A   B   B
0  91   0   6
1  48  19  57
2  29  24  36
3  39  39  69
4  41  37  38

---

替代解释：删除重复的列

如果您来这里是想了解如何简单地删除重复列（不执行任何聚合），请使用Index.duplicated：

df.loc[:,~df.columns.duplicated()]

    A   B
0  44   0
1  39  19
2  23  24
3   1  39
4  24  37

或者，要保留最后一个，请指定keep='last'（默认为'first'），

df.loc[:,~df.columns.duplicated(keep='last')]

    A   B
0  47   3
1   9  36
2   6  12
3  38  46
4  17  13

上述两种解决方案的groupby 替代方案分别是 df.groupby(level=0, axis=1).first() 和... .last()。

Answer 3

对于常见的聚合函数，如sum、mean、median、max、min、std，这是可能的更简单的解决方案 - 仅使用参数 axis=1 处理列和 @987654329 @：

#coldspeed samples
np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(np.random.choice(50, (5, 5)), columns=list('AABBB'))
print (df)

print (df.sum(axis=1, level=0))
    A    B
0  91    6
1  48   76
2  29   60
3  39  108
4  41   75

df.columns = pd.MultiIndex.from_arrays([['one']*3 + ['two']*2, df.columns])

print (df.sum(axis=1, level=1))
    A    B
0  91    6
1  48   76
2  29   60
3  39  108
4  41   75

print (df.sum(axis=1, level=[0,1]))
  one     two
    A   B   B
0  91   0   6
1  48  19  57
2  29  24  36
3  39  39  69
4  41  37  38

类似它适用于索引，然后使用axis=0 而不是axis=1：

np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(np.random.choice(50, (5, 5)), columns=list('ABCDE'), index=list('aabbc'))
print (df)
    A   B   C   D   E
a  44  47   0   3   3
a  39   9  19  21  36
b  23   6  24  24  12
b   1  38  39  23  46
c  24  17  37  25  13

print (df.min(axis=0, level=0))
    A   B   C   D   E
a  39   9   0   3   3
b   1   6  24  23  12
c  24  17  37  25  13

df.index = pd.MultiIndex.from_arrays([['bar']*3 + ['foo']*2, df.index])

print (df.mean(axis=0, level=1))
      A     B     C     D     E
a  41.5  28.0   9.5  12.0  19.5
b  12.0  22.0  31.5  23.5  29.0
c  24.0  17.0  37.0  25.0  13.0

print (df.max(axis=0, level=[0,1]))
        A   B   C   D   E
bar a  44  47  19  21  36
    b  23   6  24  24  12
foo b   1  38  39  23  46
    c  24  17  37  25  13

如果需要使用first、last、size、count等其他函数，则必须使用coldspeed answer