熊猫数据框根据名称对列进行分组并应用函数

【问题标题】：pandas dataframe group columns based on name and apply a function熊猫数据框根据名称对列进行分组并应用函数
【发布时间】：2021-05-14 04:36:14
【问题描述】：

我有一个数据框：

df = [A   B   C   D  E_p0   E_p1   E_p2    K_p0  K_p1  K_2  
      a   2   r   4   3       6     1       9     5     1
      e   g   1   d   5       8     2       7     1     4]

我想根据前缀对列进行分组，并通过函数聚合它们，例如平均值、最大值或 rms。因此，例如，如果我的函数是最大值，则输出为：

df = [A   B   C   D   E    K  
      a   2   r   4   6    9  
      e   g   1   d   8    7   ]

【问题讨论】：

这能回答你的问题吗？ GroupBy columns on column header prefix
@dm2 看起来不错，只是它限制我使用预定义的聚合函数（例如 sum()），我如何分组然后应用自定义聚合函数？

标签： python pandas dataframe data-science data-munging

【解决方案1】：

您可以将不带分隔符的列转换为索引，然后使用 lambda 函数对每列使用聚合函数（如 max）进行分组：

m = df.columns.str.contains('_')

df = (df.set_index(df.columns[~m].tolist())
        .groupby(lambda x: x.split('_')[0], axis=1)
        .max()
        .reset_index())
print (df)
   A  B  C  D  E  K
0  a  2  r  4  6  9
1  e  g  1  d  8  7

自定义函数的解决方案：

def rms(x):
    return np.sqrt(np.sum(x**2, axis=1)/len(x.columns))

m = df.columns.str.contains('_')

df1 = (df.set_index(df.columns[~m].tolist())
        .groupby(lambda x: x.split('_')[0], axis=1)
        .agg(rms)
        .reset_index())
print (df1)
   A  B  C  D         E         K
0  a  2  r  4  3.915780  5.972158
1  e  g  1  d  5.567764  4.690416

【讨论】：

谢谢，如果我想要一个自定义函数而不是最大值（例如 RMS）？
@okuoub - 添加到答案中。