我有一個具有重復列名的資料框：
Accepted Accepted Accepted Reject Accepted Reject
ABC IJK JKL XYJ LMN UIO
BCD PQR EFG YVG GHIJ PLK
...并希望將其轉換為兩個資料幀；僅“接受”列之一，其他“拒絕”列：
df1：
Accepted Accepted Accepted Accepted
ABC IJK JKL LMN
BCD PQR EFG GHIJ
df2:
Reject Reject
XYJ UIO
YVG PLK
試過：
df1=df["Accepted"]
df2=df["Reject"]
...但這僅給出與該名稱匹配的第一列。
uj5u.com熱心網友回復：
如果選擇一列同名，則選擇 DataFrame 中所有同名的列：
df1 = df['Accepted']
df2 = df['Reject']
然后是可能的去重列：
df1.columns = [f'{x}_{i}' for i, x in enumerate(df1.columns, 1)]
df2.columns = [f'{x}_{i}' for i, x in enumerate(df2.columns, 1)]
編輯：如果只獲取第一個列名，則意味著沒有重復的列名，因此可以使用DataFrame.filter：
df1 = df.filter(like='Accepted')
df2 = df.filter(like='Reject')
uj5u.com熱心網友回復：
你也可以使用這個
df1 = df.loc[:,df.columns.isin(['accepted'])]
要么
df2 = df.loc[:,df.columns.isin(['rejected'])]
uj5u.com熱心網友回復：
不建議使用重復的列名，但無論如何：
df1 = df.loc[:, df.columns.get_loc('Accepted')]
Accepted Accepted Accepted Accepted
0 ABC IJK JKL LMN
1 BCD PQR EFG GHIJ
df2 = df.loc[:, df.columns.get_loc('Reject')]
uj5u.com熱心網友回復：
IMO 為列賦予相同的名稱不是一個好習慣。為每一列使用唯一的名稱。輸入數字或在名稱中添加唯一字符都沒有關系。讓它獨一無二
我的解決方案，先重命名列
df.columns = ['Accepted1','Accepted2','Accepted3','Reject1','Accepted4','Reject2']
df1 = df[['Accepted1','Accepted2','Accepted3','Accepted4']]
df2 = df[['Reject1','Reject2']]
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