重复，不同的结束python答案

【问题标题】：Duplicate like, different end python重复，不同的结束python
【发布时间】：2020-03-17 07:35:28
【问题描述】：

我以前问过这个问题，没有得到正确的答案，现在尝试不同。

例如：如果我有一个名为A45-443-FGH-02A 的列和另一个名为A45-443-FGH-02B 的列。它们是“重复的”，但末尾有不同的字母。我只需要选择最后带有 B 的这些，如果列名最后有“A”，则必须将其删除。我想按长度选择，但没有成功。

【问题讨论】：

您能否创建一个工作示例，其中包含要测试的数据和要验证的预期输出。

标签： pandas duplicates multiple-columns

【解决方案1】：

删除以A 结尾的重复列名，如果不重复则不重复：

c = ['A45-443-FGH-02A','A45-443-FGH-02B','B45-02A']

df = pd.DataFrame(columns=c)
print (df)
Empty DataFrame
Columns: [A45-443-FGH-02A, A45-443-FGH-02B, B45-02A]

m1 = df.columns.str[:-1].duplicated(keep=False)
m2 = df.columns.str.endswith('A')

df = df.loc[:, (m1 & ~m2) | ~m1]
print (df)
Empty DataFrame
Columns: [A45-443-FGH-02B, B45-02A]
Index: []

如果使用 A 之类的列：

c = ['A45-443-FGH-02A','A45-443-FGH-02B','B45-02A']

df = pd.DataFrame({'A':c})
print (df)
                 A
0  A45-443-FGH-02A
1  A45-443-FGH-02B
2          B45-02A

m1 = df.A.str[:-1].duplicated(keep=False)
m2 = df.A.str.endswith('A')

df = df[(m1 & ~m2) | ~m1]
print (df)
                 A
1  A45-443-FGH-02B
2          B45-02A

【讨论】：

【解决方案2】：

假设您在 A 和 B 之间进行了检查，并且您只需要 B 的属性。

df.loc[df['yourColumnName'].apply(lambda x: x.endswith('B'))]

【讨论】：

谢谢，这将一一工作，但如果我需要在表中找到所有“重复的喜欢”？

【解决方案3】：

IIUC：

df = pd.DataFrame(columns=["A45-443-FGH-02B","A45-443-FGH-02A","ABC","CDE"])

s = df.columns.sort_values()

print (df[[i[-1] for i in s.groupby(s.str[:-1]).values()]])

#
Empty DataFrame
Columns: [A45-443-FGH-02B, ABC, CDE]
Index: []

【讨论】：

我认为问题不是以A 结尾，所以如果不同的数据会像df = pd.DataFrame(columns=["A45-443-FGH-02B","A45-443-FGH-02C","ABC","CDE"]) 一样失败
我试图制定一个通用的解决方案来保留最后一个相似的列 - 但是是的，它可能合适也可能不合适。如果他提供样本数据和输出就更好了。
是的，OP 需要删除 A 和 B 结束数据，您的解决方案工作方式不同，所以添加评论