Python select 列在另一列的左边

Question

我对数据框中的 select 列有一个棘手的问题。我有一个数据框，其中的多个列具有相同的名称“PTime”。

这是我的数据框：

  PTime first_column  PTime third_column    PTime    fourth_column
0   4   first_value     1    first_value      6        first_value
1   4   second_value    2    second_value     7        second_value

这就是我想要的：

  PTime first_column       PTime    fourth_column
0   4    first_value        6        first_value
1   4    second_value       7        second_value

我将从列表中 select 我的专栏：

我的代码：

data = {'PTime': ['1', '1'],
        'first_column':  ['first_value', 'second_value'],
        'PTime': ['2', '2'],
        'third_column': ['first_value', 'second_value'],
        'PTime': ['4', '4'],
         'fourth_column': ['first_value', 'second_value'],
        }
list_c = ['PTime','first_column','fourth_column']

df = pd.DataFrame(data)

#df = df[df.columns.intersection(list_c)]

df = df[list_c]
df

所以我的目标是 select 列表中的列和 select 列表左侧的列。我如果你有任何想法这样做，非常感谢你。问候

Answer 1

我不知道如何在列表中离开一个但是我有一个技巧可以得到你想要的table，如图所示

   PTime first_column       PTime    fourth_column

0   4    first_value        6        first_value

1   4    second_value       7        second_value

我们能做的就是简单地通过索引删除列但是这里因为有同名 pandas 会尝试删除第一行但是如果有重复的名称，你可以简单地重命名列，然后你可以使用索引删除列..

所以在这里找到一些逻辑来重命名它，比如 PTime1 .. PTime2 .. PTime3 .. 然后使用索引将其删除

df.drop(df.columns[i], axis=1,inplace=True)
                //  or //
df = df.drop(df.columns[i], axis=1)

这里你必须传递索引列表。在你的情况下它会像

df.drop(df.columns[[2,3]],axis=1)

重命名列后

Answer 2

在我的数据框中，我不会有多个同名的列。所有名称都将不同。

所以在我有十列的情况下 select 很难将它们全部列在一个列表中。

data = {'PTime1': ['1', '1'],
        'first_column':  ['first_value', 'second_value'],
        'PTime2': ['2', '2'],
        'third_column': ['first_value', 'second_value'],
        'PTime3': ['4', '4'],
         'fourth_column': ['first_value', 'second_value'],
        }
list_c = ['first_column','fourth_column']  #define column to select

df = pd.DataFrame(data)  #create dataframe

list_index = []  #create list to store index column
for col in list_c:   
    index_no = df.columns.get_loc(col)  #get index column
    list_index.append(index_no-1)  #insert index-1 in a list. Get column from the left
    list_index.append(index_no)  #insert index from the column in the list.

df = df.iloc[:, list_index]  #Subset the dataframe with the list of column selected.
df

像这样，我可以 select 列表中的列和列表中每个元素左侧的列。

Python select 列在另一列的左边

Python select column on the left from another column

python

subset

dataframe