列名のリストを使用して古いデータフレームから新しいpandasデータフレームを作成する方法

Question

複数の列を持つpandasデータフレームがあります。列名のバルクはループすることができます。だから私はこのような列名の配列を作っています

ycols = ['{}_{}d pred'.format(ticker, i) for i in range(hm_days)] 

今、私はこれらの列は、親データフレームのインデックスを持つ新しいパンダのデータフレームを作りたいです。これを行う方法？

Answer 1

これで、元のデータフレームの既存のインデックスを使用して、新しい列名で新しいデータフレームを作成します。

いくつかのデータフレームのために

：y_colsは新しい列名のリストで、

y_cols = ['x_pred','y_pred'] 
>>> ['x_pred','y_pred'] 

をここに：あなたが実行して、新しい列を指定することができます

old_df = pd.DataFrame({'x':[0,1,2,3],'y':[10,9,8,7]}) 
>>> 
    x y 
0 0 10 
1 1 9 
2 2 8 
3 3 7 

columns = list(old_df) 
>>> 
['x', 'y'] 

。コードでは、このステップをycols = ['{}_{}d pred'.format(ticker, i) for i in range(hm_days)]に置き換えます。

# Iterate over all columns names in y_cols 
for i in y_cols: 
    old_df[i]=0 
>>> old_df: 
    x y x_pred y_pred 
0 0 10  0  0 
1 1 9  0  0 
2 2 8  0  0 
3 3 7  0  0 

：古いデータフレームと同じインデックスと（あなたが数値データを使用しているように見えるとして、この場合 0に）プレースホルダ変数に新しい列を作成し、新しい列を取得するには

、

最後に、データフレームをスライスして、新しいデータフレームを新しい列名で取得し、古いデータフレームのインデックスを維持します。

df_new = old_df[y_cols] 
>>> 
    x_pred y_pred 
0  0  0 
1  0  0 
2  0  0 
3  0  0 

これは、あなたが持っている場合でも動作しますindexの名前：

 x y x_pred y_pred 
Date      
0  0 10  0  0 
1  1 9  0  0 
2  2 8  0  0 
3  3 7  0  0 
df_new = old_df[y_cols] 
     x_pred y_pred 
Date     
0   0  0 
1   0  0 
2   0  0 
3   0  0