根据列名拆分pandas数据框

Question

有没有办法根据列名拆分pandas数据框？作为一个例子,考虑数据框有以下列df = ['A_x', 'B_x', 'C_x', 'A_y', 'B_y', 'C_y'],我想创建两个数据框X = ['A_x', 'B_x', 'C_x']和Y = ['A_y', 'B_y', 'C_y'].

我知道有可能这样做:

d = {'A': df.A_x, 'B': df.B_x, 'C': df.B_x}
X = pd.DataFrame (data=d)

但这不是理想的,因为在我的情况下,我有2200列df.有更优雅的解决方案吗？

Answer 1

你可以使用df.filter(regex=...):

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.randn(2, 10),
                  columns='Time A_x A_y A_z B_x B_y B_z C_x C_y C-Z'.split())
X = df.filter(regex='_x')
Y = df.filter(regex='_y')

产量

In [15]: X
Out[15]: 
        A_x       B_x       C_x
0 -0.706589  1.031368 -0.950931
1  0.727826  0.879408 -0.049865

In [16]: Y
Out[16]: 
        A_y       B_y       C_y
0 -0.663647  0.635540 -0.532605
1  0.326718  0.189333 -0.803648