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python - 拆分数据框中的多列与特定列配对

问题描述

我有一个如下df的数据框：

Var_1       Var_2       Var_3     …    Var_n     date                                     
0.016008    0.040933    0.121261  ...  146989.0  2018-03-21
0.015507    0.042487    0.116209  ...  144053.0  2018-03-22
0.015420    0.048447    0.125908  ...  154255.0  2018-03-23
0.014087    0.108278    0.115745  ...  167322.0  2018-03-24
0.016481    0.041167    0.078635  ...  210130.0  2018-03-25

我想对Var_i和date列进行子集化，然后返回重命名的数据框和相应的Var_i：

names_df = df.columns.to_list()
for i in names_df:
    i = df.loc[:, ['date', i]]  # or something like df_Var_i = ...

但是，显然这样的代码不起作用。我想知道是否有一种简单的方法来处理它。

标签： pythonpandas

解决方案

您可以melt，然后groupby是variable包含所有熔化date列的列，然后从 groupby 对象创建一个字典（或列表）：

d = dict(tuple(df.melt(id_vars='date').groupby('variable')))

d.keys()
dict_keys(['Var_1', 'Var_2', 'Var_3', 'Var_n'])

d['Var_1'].drop('variable',1)
         date     value
0  2018-03-21  0.016008
1  2018-03-22  0.015507
2  2018-03-23  0.015420
3  2018-03-24  0.014087
4  2018-03-25  0.016481

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