在 Pandas 中折叠多个列

在 Pandas 中操作数据框时，我们可能会遇到折叠列的情况。随它去
多列的累积数据或基于其他要求的折叠。让我们看看如何在 Pandas 中折叠多个列。

要在 Pandas 中折叠多个列，应遵循以下步骤：

第 1 步：加载 numpy 和 Pandas。
第 2 步：创建随机数据并使用它们创建 pandas 数据框。
步骤#3：通过为每个具有名称的列表创建一个字典，将多个列表转换为一个数据框。
步骤#4：然后将 Pandas 数据框用于 dict。包含数据列和名称列的数据框已准备就绪。
步骤#5：指定要折叠的列。这可以通过将映射指定为字典来完成，其中键是要组合或折叠的列的名称，值是结果列的名称。

示例 1：

# Python program to collapse
# multiple Columns using Pandas
import pandas as pd
  
# sample data
n = 3
Sample_1 = [57, 51, 6]
Sample_2 = [92, 16, 19]
Sample_3 = [15, 93, 71]
Sample_4 = [28, 73, 31]
  
sample_id = zip(["S"]*n, list(range(1, n + 1)))
  
s_names = [''.join([w[0], str(w[1])]) for w in sample_id]
  
d = {'s_names': s_names, 'Sample_1': Sample_1, 
     'Sample_2': Sample_2, 'Sample_3': Sample_3,
     'Sample_4': Sample_4}
  
df_1 = pd.DataFrame(d)
  
mapping = {'Sample_1': 'Result_1',
           'Sample_2': 'Result_1', 
           'Sample_3': 'Result_2', 
           'Sample_4': 'Result_2'}
  
df = df_1.set_index('s_names').groupby(mapping, axis = 1).sum()
  
df.reset_index(level = 0)

输出：

示例 2：

# Python program to collapse
# multiple Columns using Pandas
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'First': ['Manan ', 'Raghav ', 'Sunny '],
                   'Last': ['Goel', 'Sharma', 'Chawla'],
                   'Age':[12, 24, 56]})
  
mapping = {'First': 'Full Name', 'Last': 'Full Name'}
  
df = df.set_index('Age').groupby(mapping, axis = 1).sum()
  
df.reset_index(level = 0)

输出：