根据列名从另一个DataFrame填充Pandas DataFrame

Question

I have a DataFrame of the following form:

    a b c
0   1 4 6
1   3 2 4
2   4 1 5

我有一个列名列表，需要使用这些列名从第一个DataFrame中对应于每个标签的列来创建一个新的DataFrame。例如，如果我的列名列表是['a'，'b'，'b'，'a'，'c']，则生成的DataFrame应为：

    a b b a c
0   1 4 4 1 6   
1   3 2 2 3 4
2   4 1 1 4 5

我一直在尝试找到一种快速执行此操作的方法，因为我正在处理极大的数据框，我认为循环不是一个合理的选项。

- c_david

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你应该考虑使用 pandas.melt，避免出现重复的列。 - Phillip Cloud

Answer 1

您可以使用列表来选择它们：

In [44]:

cols = ['a', 'b', 'b', 'a', 'c']
df[cols]
Out[44]:
   a  b  b  a  c
0  1  4  4  1  6
1  3  2  2  3  4
2  4  1  1  4  5

[3 rows x 5 columns]

如果你已经创建了名为df的数据框，那么就不需要循环。使用列名列表将只索引它们并创建你想要的数据框。

- EdChum

Answer 2

您可以直接这样做：

>>> df
   a  b  c
0  1  4  6
1  3  2  4
2  4  1  5

>>> column_names
['a', 'b', 'b', 'a', 'c']

>>> df[column_names]
   a  b  b  a  c
0  1  4  4  1  6
1  3  2  2  3  4
2  4  1  1  4  5

[3 rows x 5 columns]

- Tomás Pica

Answer 3

从 0.17 版本开始，您可以像这样使用 reindex

In [795]: cols = ['a', 'b', 'b', 'a', 'c']

In [796]: df.reindex(columns=cols)
Out[796]:
   a  b  b  a  c
0  1  4  4  1  6
1  3  2  2  3  4
2  4  1  1  4  5

注意：理想情况下，您不希望有重复的列名。

- Zero