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假设我创建了一个DataFrame:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"a": [1,2,3,13,15], "b": [4,5,6,6,6], "c": ["wish", "you","were", "here", "here"]})

像这样:

    a   b   c
0   1   4   wish
1   2   5   you
2   3   6   were
3   13  6   here
4   15  6   here

...然后按几列分组和汇总......

gb = df.groupby(['b','c']).agg({"a": lambda x: x.nunique()})

产生以下结果:

            a
b   c   
4   wish    1
5   you     1
6   here    2
    were    1

是否可以df与新聚合的表合并,以便gb在df中创建一个新列,其中包含相应的值gb？像这样:

    a   b   c      nc
0   1   4   wish    1
1   2 …

我有一个包含 240 列的 Dataframe。但它们是以 0 到 239 之间的数字命名的。

如何自动将其重命名为“column_1”、“column_2”、........、“column_239”、“column_240”？

我有一个数据框,其中(由于我控制之外的东西)变量的数量从1到20不等,所有变量都被命名为1,2,3,4,5 ....等等

有一天有四列:

data = {'1': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], 
        '2': [1, 0, 1, 0, 1], 
        '3': [1, 1, 0, 0, 3],
        '4': [0, 0, 1, 1, 1]}
df = pd.DataFrame(data)
df

另一天有2列:

data = {'1': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], 
        '2': [1, 0, 1, 0, 1]}
df = pd.DataFrame(data)
df

我想要的是:

使用"variable_"前缀每个列名称(无论列数如何).所以它看起来像这样:

data = {'variable_1': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], 
        'variable_2': [1, 0, 1, 0, 1], 
        'variable_3': [1, 1, 0, 0, 3],
        'variable_4': [0, 0, 1, 1, 1]} …

我正在使用 Anaconda 从配置单元读取表，并且我的所有列名都已自动添加前缀，如 test.age、test.sex、test. Degree... 如何使用 pandas 删除所有前缀“test.”？

通过 1. 仅选择某些列和 2. 同时重命名它们，从现有数据帧创建新数据帧的最优雅方法是什么？

例如，我有以下数据框，我想在其中选择列 B、D 和 F 并将它们重命名为 X、Y、Z

基础数据框

A B C D E F
1 2 3 4 5 6
1 2 3 4 5 6

新数据框

X Y Z
2 4 6
2 4 6