部分名に基づいてデータフレームから3列のグループを抽出する

Question

私は、10秒（100Hz）の時系列データのすべてのフレームで、24個のマーカーに対してxyzのマーカー位置を含むデータフレームを持っています。このように：

私は新しいデータフレームまでの時間（すなわちLHEE_x、LHEE_yとLHEE_z）で1つのマーカーから位置を含む列を抽出し、できれ新しいデータフレームにマーカーの名前を与えたい

LHEE_x LHEE_y LHEE_z LTOE_x LTOE_y LTOE_z RHEE_x RHEE_y 
0 -347.013 526.914 27.256 -138.267 578.015 39.859 -352.402 297.541 
1 -347.035 526.934 27.261 -138.271 578.074 39.874 -352.409 297.548 
2 -347.041 526.933 27.265 -138.260 578.073 39.898 -352.402 297.533 
3 -347.030 526.928 27.251 -138.242 578.079 39.905 -352.427 297.535 
4 -347.029 526.939 27.222 -138.244 578.072 39.915 -352.445 297.525 
..... 

（すなわちLHEE ）。

また、私が行う機能を作りたいと思う

..私は私が

LHEE=pos_xyz.iloc[:,0:3] 
or  
LHEE=pos_xyz['LHEE_x','LHEE_y','LHEE_z'] 

で「手動」これを行うことができます知っているが、私は、マーカーのトンを持っているので、これは面倒だろう

これにより、私はそれをさまざまなマーカーのマーカー位置を含むデータフレームに使用できます。

これを行う最も効率的な方法は何でしょうか？ この質問 How to select DataFrame columns based on partial matching? は有望だったようですが、結果がデータフレームである必要があります。 ループとグループ化を試してみましたが、正しく動作する方法が見つからないようです。

Answer 1

私はあなたが最初Multiindexsplitによって、列名を作成する必要があると思う：

df.columns = df.columns.str.split('_', expand=True) 
print (df) 
     LHEE      LTOE      RHEE   
     x  y  z  x  y  z  x  y 
0 -347.013 526.914 27.256 -138.267 578.015 39.859 -352.402 297.541 
1 -347.035 526.934 27.261 -138.271 578.074 39.874 -352.409 297.548 
2 -347.041 526.933 27.265 -138.260 578.073 39.898 -352.402 297.533 
3 -347.030 526.928 27.251 -138.242 578.079 39.905 -352.427 297.535 
4 -347.029 526.939 27.222 -138.244 578.072 39.915 -352.445 297.525 

をそしてdict comprehensionによってDataFramesのdictionaryを作成します。

dfs = {x:df[x] for x in df.columns.levels[0]} 
print (dfs) 
{'RHEE':   x  y 
0 -352.402 297.541 
1 -352.409 297.548 
2 -352.402 297.533 
3 -352.427 297.535 
4 -352.445 297.525, 'LTOE':   x  y  z 
0 -138.267 578.015 39.859 
1 -138.271 578.074 39.874 
2 -138.260 578.073 39.898 
3 -138.242 578.079 39.905 
4 -138.244 578.072 39.915, 'LHEE':   x  y  z 
0 -347.013 526.914 27.256 
1 -347.035 526.934 27.261 
2 -347.041 526.933 27.265 
3 -347.030 526.928 27.251 
4 -347.029 526.939 27.222} 

print (dfs['LHEE']) 
     x  y  z 
0 -347.013 526.914 27.256 
1 -347.035 526.934 27.261 
2 -347.041 526.933 27.265 
3 -347.030 526.928 27.251 
4 -347.029 526.939 27.222