如何将 Pandas 数据框中的多列弹出到新的数据框中？

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 中留下“a”和“b”。以下不起作用：

 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，有谁知道快速、优雅的解决方案？

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

我知道上面的代码输入起来并不 那么 乏味，但这就是发明 DataFrame.pop 的原因——在从数据库中弹出一列时为我们节省一个步骤。

原文由 Sean McCarthy 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

这必须是一个两步过程（您 无法解决 这个问题，因为如前所述， pop 适用于单个列并返回一个系列）。

首先，切片 df （第 1 步），然后删除这些列（第 2 步）。

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

这是使用 pd.concat 的单行版本：

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

这仍然是一个两步过程，但您是在一行中完成的。

 df

   a  b
0  0  0
1  1  1

df2

   c  d
0  0  0
1  1  1

---

话虽如此，我认为允许 pop 采用类似列标题的列表是有价值的，适当地返回弹出列的DataFrame。这将是对 GitHub 的一个很好的功能请求，假设有人有时间写一个。

原文由 cs95 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

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

原文由 pault 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议