Pandas如何合并某些列，但不包括“Key”列

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas合并DataFrame中的某些列，但不包括 “Key” 列。合并操作在数据分析中非常常见，Pandas是Python中最流行的数据分析库之一，它提供了许多功能，使得对数据进行操作更加简单，易于处理和可视化。

阅读更多：Pandas 教程

合并列

假设你有一个”df”的DataFrame，其中包含以下数据：

我们希望将 Col1 和 Col2 合并，并在一个新的列中创建它们的和。可以使用 Pandas 的 .apply()方法，它可以将函数应用于列或行。

def myfunc(row):
    return row['Col1'] + row['Col2']

df['Col1_2'] = df.apply(myfunc, axis=1)

以上代码将创建一个新的”Col1_2″列，并将 “Col1” 和 “Col2” 的值相加。现在 DataFrame 看起来像这样：

合并列但不包括Key列

有时，我们不想包含”Key”列在合并列的操作中。我们可以使用 .drop() 方法来删除这一列。

def myfunc(row):
    return row['Col1'] + row['Col2']

df['Col1_2'] = df.drop('Key', axis=1).apply(myfunc, axis=1)

使用 .drop() 方法删除 “Key” 列后，上述 Python 代码会产生以下结果：

现在你将发现 “Key” 列不再添加到 Col1_2 列中。

合并特定的多个列

有时你需要选择要合并的特定列。你可以使用 .drop() 方法来删除列并选取需要合并的列。

def myfunc(row):
    return row['Col1'] + row['Col2']

df['Col1_2'] = df.drop(['Key', 'Col3'], axis=1).apply(myfunc, axis=1)

上述代码删除 “Key” 和 “Col3” 列，并使用 “Col1” 和 “Col2” 列创建一个新的 “Col1_2” 列。DataFrame 变成这样：

总结

Pandas 是一种功能强大的工具，可用于处理和操作复杂的数据集。在本文中，我们学习了如何使用 Pandas 合并某些列，并以一个新列返回它们的求和。我们还学习了如何排除某些列，以便只合并我们感兴趣的列。这些技巧对于探索数据和分析非常有用，希望本文能够帮助你更好地理解 Pandas 的列合并操作。