合併DataFrame中具有相同名稱的列

如果我有一個包含相同名稱的列的數據框，有沒有辦法將具有相同名稱的列與某種函數（即sum）組合？合併DataFrame中具有相同名稱的列

例如有：

In [186]: 

df["NY-WEB01"].head() 
Out[186]: 
NY-WEB01 NY-WEB01 
DateTime   
2012-10-18 16:00:00 5.6  2.8 
2012-10-18 17:00:00 18.6 12.0 
2012-10-18 18:00:00 18.4 12.0 
2012-10-18 19:00:00 18.2 12.0 
2012-10-18 20:00:00 19.2 12.0

我怎麼可能崩潰的NY-WEB01列（還有一堆重複列，而不僅僅是NY-WEB01的）總結每一行，其中列名是一樣的？

來源

2012-10-25 Kyle Brandt

對，這是[分體式應用-合併]（H ttp：//pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/groupby.html）其中你的聚合函數是sum（）。這是一個非常普遍的範例。順便說一句，你是'聚合'的行，而不是'合併'他們。 – smci

另外，在這裏你實際上是結合了行，而不是列。（您基於具有相同值（不是'name'）的某些列組合行））。您可能想要更正您的標題。 – smci

我相信這樣做，你所追求的：

df.groupby(lambda x:x, axis=1).sum()

另外，3％和15％之間的速度取決於DF的長度：

df.groupby(df.columns, axis=1).sum()

編輯：爲了擴大這種超越和，使用.agg()（簡稱.aggregate()）：

df.groupby(df.columns, axis=1).agg(numpy.max)

來源

2012-10-26 09:02:36 meteore

謝謝！一直在尋找這樣的東西。 –

合併DataFrame中具有相同名稱的列

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