如何折叠/分组熊猫中的列答案

【问题标题】：How to collapse/group columns in pandas如何折叠/分组熊猫中的列
【发布时间】：2020-04-20 13:03:18
【问题描述】：

我的数据列名称为天，最多 3000 列，值为 0/1，例如；

并且希望将列转换/分组为每周（第 1 周为 1-7 和第 2 周为 8-14），例如；

如果 1-7 之间的列至少有 1，那么 week_1 应该返回 1，否则返回 0。

【问题讨论】：

标签： python pandas grouping multiple-columns collapse

【解决方案1】：

将第一列转换为索引，然后通过7 的整数除法创建的辅助数组聚合max 并添加1：

pd.options.display.max_columns = 30

np.random.seed(2020)
df = pd.DataFrame(np.random.choice([1,0], size=(5, 21), p=(0.1, 0.9)))
df.columns += 1
df.insert(0, 'id', 1000 + df.index)
print (df)
     id  1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19  \
0  1000  0  0  0  0  0  0  0  0  0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   
1  1001  0  0  0  0  0  1  0  0  0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   
2  1002  0  0  1  0  0  0  0  0  0   0   0   0   0   1   0   0   0   0   0   
3  1003  0  0  1  0  0  0  0  0  0   0   1   0   0   0   0   1   0   0   0   
4  1004  0  1  0  0  0  0  0  0  0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   

   20  21  
0   0   0  
1   0   0  
2   0   0  
3   0   0  
4   0   0

df = df.set_index('id')
arr = np.arange(len(df.columns)) // 7 + 1
df = df.groupby(arr, axis=1).max().add_prefix('week_').reset_index()

print (df)
     id  week_1  week_2  week_3
0  1000       0       0       0
1  1001       1       0       0
2  1002       1       1       0
3  1003       1       1       1
4  1004       1       0       0

【讨论】：

【解决方案2】：

import pandas as pd
import numpy as np

id = list(range(1000, 1010))
cl = list(range(1,22))
data_ = np.random.rand(10,21)
data_
client_data = pd.DataFrame(data=data_, index=id, columns=cl)


def change_col(col_hd=int):
    week_num = (col_hd + 6) // 7
    week_header = 'week_' + str(week_num)
    return week_header


new_col_header = []
for c in cl:
    new_col_header.append(change_col(c))

client_data.columns = new_col_header

client_data.columns.name = 'id'

client_data.groupby(axis='columns', level=0).sum()

【讨论】：

创建了一个大小为 (10 x 21) 的虚拟数据并根据您的要求对其进行了修改，运行代码并检查