本文详细介绍了如何在 python pandas 中规范化处理带有 ’+’ 或 ’-‘ 前缀的 dataframe 列。通过识别并反转负号列的值，然后利用 正则表达式 统一列名，最后通过 `groupby` 和 `sum` 操作，将正负列合并为单一的、无前缀的列，实现数据归一化，并生成清晰的最终结果 dataframe。
python Pandas 中带有符号前缀的 DataFrame 列归一化处理教程
在 数据分析 和处理中，我们经常会遇到需要对 DataFrame 中的特定列进行组合或归一化的情况。本教程将指导您如何高效地处理一类特殊的数据集：其中某些列名带有 + 或 - 前缀，表示其值的性质或应进行的运算。我们的目标是将这些带有符号前缀的列合并，例如将 -ColXX 的值从 +ColXX 中减去，最终得到一个不带任何前缀的归一化列。
1. 问题场景与数据准备
假设我们有一个 Pandas DataFrame，其列名可能包含 + 或 - 前缀。例如，+Col01 和 -Col01 可能代表某个指标的正向贡献和负向贡献。我们希望将它们合并为 Col01，其中 Col01 的值是 +Col01 的值减去 -Col01 的值。如果只有 +ColXX 或 -ColXX，则直接保留其值（对于 -ColXX，需要取其负值）。
首先，我们创建一个示例 DataFrame 来模拟这种 数据结构：
import pandas as pd # 示例数据 data = {'RepID': [1, 2, 3, 4, 5], '+Col01': [5, 1, 9, 3, 0], '+Col02': [7, 3, 8, 1, 7], '+Col03': [9, 3, 0, 0, 1], '-Col01': [8, 3, 9, 5, 2], '+Col04': [3, 1, 4, 8, 0], '+Col05': [8, 2, 9, 7, 0], '-Col03': [1, 2, 5, 1, 2], '-Col04': [9, 3, 1, 0, 9], '+Col06': [4, 6, 2, 9, 2], '-Col07': [6, 0, 0, 2, 1] } df = pd.DataFrame(data) print(" 原始 DataFrame:") print(df)原始 DataFrame 示例输出：
RepID +Col01 +Col02 +Col03 -Col01 +Col04 +Col05 -Col03 -Col04 +Col06 -Col07 0 1 5 7 9 8 3 8 1 9 4 6 1 2 1 3 3 3 1 2 2 3 6 0 2 3 9 8 0 9 4 9 5 1 2 0 3 4 3 1 0 5 8 7 1 0 9 2 4 5 0 7 1 2 0 0 2 9 2 12. 核心处理步骤
为了实现列的归一化，我们将采取以下三个主要步骤：
2.1 调整负号列的值
首先，我们需要识别所有以 - 开头的列。对于这些列，我们将它们的值乘以 -1。这样做的目的是将“减去”操作转换为“加上一个负数”的操作，为后续的聚合做准备。
# 识别所有以 '-' 开头的列 negative_cols = df.columns[df.columns.str.startswith('-')] # 将这些列的值乘以 -1 df[negative_cols] = df[negative_cols].mul(-1) print("n 调整负号列后的 DataFrame:") print(df)调整负号列后的 DataFrame 输出：
RepID +Col01 +Col02 +Col03 -Col01 +Col04 +Col05 -Col03 -Col04 +Col06 -Col07 0 1 5 7 9 -8 3 8 -1 -9 4 -6 1 2 1 3 3 -3 1 2 -2 -3 6 0 2 3 9 8 0 -9 4 9 -5 -1 2 0 3 4 3 1 0 -5 8 7 -1 0 9 -2 4 5 0 7 1 -2 0 0 -2 -9 2 -12.2 标准化列名
接下来，我们需要为所有相关列创建一个统一的“基础”列名，即去除 + 或 - 前缀。这可以通过 字符串 替换和 正则表达式 来实现。
# 使用正则表达式去除列名中的 '+' 或 '-' 前缀 # '[+-]' 匹配 '+' 或 '-' # Regex=True 表示使用正则表达式 standardized_col_names = df.columns.str.replace('[+-]', '', regex=True) print("n 标准化列名（用于分组）：") print(standardized_col_names)标准化列名输出示例：
Index(['RepID', 'Col01', 'Col02', 'Col03', 'Col01', 'Col04', 'Col05', 'Col03', 'Col04', 'Col06', 'Col07'], dtype='object')可以看到，+Col01 和 -Col01 都变成了 Col01，+Col03 和 -Col03 都变成了 Col03，以此类推。
2.3 分组与求和
有了标准化后的列名作为分组依据，我们就可以使用 Pandas 的 groupby 功能，并指定 axis=1（按列分组），然后对每个组内的值进行求和。由于我们在上一步已经将负号列的值调整为负数，这里的求和操作实际上就完成了我们所需的减法。
# 按标准化后的列名进行分组，并对每个组求和 # axis=1 表示按列进行分组操作 # sort=False 保持原始列的相对顺序 final_df = df.groupby(standardized_col_names, axis=1, sort=False).sum() print("n 最终归一化后的 DataFrame:") print(final_df)最终归一化后的 DataFrame 输出：
RepID Col01 Col02 Col03 Col04 Col05 Col06 Col07 0 1 -3 7 8 -6 8 4 -6 1 2 -2 3 1 -2 2 6 0 2 3 0 8 -5 3 9 2 0 3 4 -2 1 -1 8 7 9 -2 4 5 -2 7 -1 -9 0 2 -13. 完整代码示例
将上述步骤整合到一起，形成一个完整的解决方案：
import pandas as pd # 1. 示例数据 data = {'RepID': [1, 2, 3, 4, 5], '+Col01': [5, 1, 9, 3, 0], '+Col02': [7, 3, 8, 1, 7], '+Col03': [9, 3, 0, 0, 1], '-Col01': [8, 3, 9, 5, 2], '+Col04': [3, 1, 4, 8, 0], '+Col05': [8, 2, 9, 7, 0], '-Col03': [1, 2, 5, 1, 2], '-Col04': [9, 3, 1, 0, 9], '+Col06': [4, 6, 2, 9, 2], '-Col07': [6, 0, 0, 2, 1] } df = pd.DataFrame(data) print(" 原始 DataFrame:") print(df) # 2. 调整负号列的值 negative_cols = df.columns[df.columns.str.startswith('-')] df[negative_cols] = df[negative_cols].mul(-1) # 3. 标准化列名并进行分组求和 standardized_col_names = df.columns.str.replace('[+-]', '', regex=True) final_df = df.groupby(standardized_col_names, axis=1, sort=False).sum() print("n 最终归一化后的 DataFrame:") print(final_df)4. 注意事项与总结
- 处理逻辑的巧妙性： 关键在于将减法操作转化为加法。通过将负号列的值取反，随后的 sum()操作就能正确地实现正值 – 负值的效果。
- 正则表达式的运用： df.columns.str.replace(‘[+-]’, ”, regex=True)是处理列名中多个不同前缀的有效方法。[+-]表示匹配字符 + 或 -。
- groupby(axis=1): 这是按列进行分组的关键。它允许我们根据新的列名分组，并将属于同一组的原始列（经过值调整后）进行聚合。
- sort=False: 在 groupby 操作中，sort=False 可以保留原始列的相对顺序，这对于保持结果的可读性有时很重要。如果省略，groupby 可能会对列名进行排序。
- 处理仅有 ’+’ 或 ’-‘ 的列： 这种方法能够自然地处理只有 +ColXX 或只有 -ColXX 的情况。如果只有 +Col06，它会直接保留 +Col06 的值，并将其列名改为 Col06。如果只有 -Col07，它会将其值乘以 -1，然后保留这个负值，并将其列名改为 Col07。
通过上述步骤，我们可以灵活且高效地对带有符号前缀的 DataFrame 列进行归一化处理，生成一个结构清晰、易于分析的新 DataFrame。
