我有一個數(shù)據(jù)框行：key1 key2 key3 val1 val2 val3 .. valn
a b c 1 2 3 14我想復(fù)制值列：key1 key2 key3 val1_0 val2_0 val3_0 .. valn_0 val1_1 val2_1 val3_1 .. valn_1
a b c 1 2 3 14 1 2 3 14做這個的最好方式是什么？
3 回答
達(dá)令說
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嘗試
s = df.filter(like='val')
df = pd.concat([df.drop(s.columns,1),s.add_suffix('_0'),s.add_suffix('_1')],axis=1)
df
Out[106]:
key1 key2 key3 val1_0 val2_0 ... valn_0 val1_1 val2_1 val3_1 valn_1
0 a b c 1 2 ... NaN 1 2 3 NaN
[1 rows x 11 columns]
回首憶惘然
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最簡單的方法是迭代你的列，檢查它是否是數(shù)字并復(fù)制它。
import pandas as pd
from pandas.api.types import is_numeric_dtype
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'], 'B': [1.0, 2.0, 3.0]})
columns = df.columns
for col in columns:
if is_numeric_dtype(df[col]):
df[col + '_1'] = df[col]
print(df.columns)
>> ['A','B','B_0']
繁花如伊
TA貢獻(xiàn)2012條經(jīng)驗(yàn) 獲得超12個贊
從 df.columns 中獲取所有列名。然后進(jìn)行字符串操作，例如添加 df 列名稱獨(dú)有的內(nèi)容。然后循環(huán)遍歷分配部分中的新列名并將舊列分配給它。
偽代碼
for x in df.columns:
df[x+"new"] =df[x]
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