如何将Pandas数据框中的多列弹出到新数据框中？

Question

假设我有以下内容：

df = pd.DataFrame({'a':range(2), 'b':range(2), 'c':range(2), 'd':range(2)})

我想从数据框中“弹出”两列（“ c”和“ d”）到一个新的数据框中，在原始df中保留“ a”和“ b”。以下内容不起作用：

df2 = df.pop(['c', 'd'])

这是我的错误：

TypeError: '['c', 'd']' is an invalid key

除了执行以下操作之外，还有谁知道快速，一流的解决方案？

df2 = df[['c', 'd']]
df3 = df[['a', 'b']]

我知道上面的代码键入起来并不是那么繁琐，但这就是发明DataFrame.pop的原因-为我们节省了从数据库中弹出一列的步骤。

Answer 1

这将是一个两步过程（您不能绕开它，因为正如正确提到的那样，它pop适用于单个列并返回一个Series）。

首先，切片df（步骤1），然后删除这些列（步骤2）。

df2 = df[['c', 'd']].copy()
del df[['c', 'd']] # df.drop(['c', 'd'], axis=1, inplace=True)

这是使用的丑陋选择pd.concat：

df2 = pd.concat([df.pop(x) for x in ['c', 'd']], 1)

这仍然是一个两步过程，但是您需要一行完成。

df

   a  b
0  0  0
1  1  1

df2

   c  d
0  0  0
1  1  1

Answer 2

这是一个替代方案，但我不确定它是否比您原来的解决方案更优雅：

df2 = pd.DataFrame([df.pop(x) for x in ['c', 'd']]).T
df3 = pd.DataFrame([df.pop(x) for x in ['a', 'b']]).T

输出：

print(df2)
#   c  d
#0  0  0
#1  1  1

print(df3)
#   a  b
#0  0  0
#1  1  1