Pandas: как объединить столбцы с одинаковым именем

Вы можете использовать следующий базовый синтаксис для объединения столбцов в DataFrame pandas, которые имеют одно и то же имя столбца:

 #define function to merge columns with same names together
def same_merge (x): return ' , '. join (x[ x.notnull ()]. astype (str))

#define new DataFrame that merges columns with same names together
df_new = df. groupby (level= 0 , axis= 1 ). apply ( lambda x: x.apply (same_merge,axis= 1 ))

В следующем примере показано, как использовать этот синтаксис на практике.

Пример: объединить столбцы с одинаковым именем в Pandas

Предположим, у нас есть следующий DataFrame pandas:

 import pandas as pd
import numpy as np

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' A ': [5, 6, 8, np.nan, 4, np.nan, np.nan],
                   ' A1 ': [np.nan, 12, np.nan, 10, np.nan, 6, 4],
                   ' B ': [2, 7, np.nan, np.nan, 2, 4, np.nan],
                   ' B1 ': [5, np.nan, 6, 15, 1, np.nan, 4]})

#rename columns so there are duplicate column names
df. columns = [' A ', ' A ', ' B ', ' B ']

#view DataFrame
print (df)

     AABB
0 5.0 NaN 2.0 5.0
1 6.0 12.0 7.0 NaN
2 8.0 NaN NaN 6.0
3 NaN 10.0 NaN 15.0
4 4.0 NaN 2.0 1.0
5 NaN 6.0 4.0 NaN
6 NaN 4.0 NaN 4.0

Обратите внимание, что два столбца называются «А», а два столбца — «Б».

Мы можем использовать следующий код для объединения столбцов с одинаковыми именами и объединения их значений запятой:

 #define function to merge columns with same names together
def same_merge (x): return ' , '. join (x[ x.notnull ()]. astype (str))

#define new DataFrame that merges columns with same names together
df_new = df. groupby (level= 0 , axis= 1 ). apply ( lambda x: x.apply (same_merge,axis= 1 ))

#view new DataFrame
print (df_new)

          AB
0 5.0 2.0,5.0
1 6.0,12.0 7.0
2 8.0 6.0
3 10.0 15.0
4 4.0 2.0,1.0
5 6.0 4.0
6 4.0 4.0

Новый DataFrame объединил столбцы с одинаковыми именами и соединил их значения запятой.

Если вы хотите использовать другой разделитель, просто замените разделитель-запятую чем-нибудь другим в той же функции Same_merge() .

Например, следующий код показывает, как вместо этого использовать разделитель точку с запятой:

 #define function to merge columns with same names together
def same_merge (x): return ' ; '. join (x[ x.notnull ()]. astype (str))

#define new DataFrame that merges columns with same names together
df_new = df. groupby (level= 0 , axis= 1 ). apply ( lambda x: x.apply (same_merge,axis= 1 ))

#view new DataFrame
print (df_new)

          AB
0 5.0 2.0;5.0
1 6.0;12.0 7.0
2 8.0 6.0
3 10.0 15.0
4 4.0 2.0;1.0
5 6.0 4.0
6 4.0 4.0

Новый DataFrame объединил столбцы с одинаковыми именами и соединил их значения точкой с запятой.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции в pandas:

Как удалить повторяющиеся столбцы в Pandas
Как перечислить все имена столбцов в Pandas
Как сортировать столбцы по имени в Pandas