Python 从数据帧中删除重复的列索引

我正在寻找一种解决方案来删除数据帧中的重复列索引-我需要做的是逐行添加重复列中的值，然后只保留这些列中的一列的总和值

df = pd.DataFrame(np.array([[0,0,0,1,0,0,0], [0,1,0,0,0,0,0],
                        [0,0,0,0,0,0,1]]), columns=[1,1,2,2,2,3,3], index=[1,2,3])

   1  1  2  2  2  3  3
1  0  0  0  1  0  0  0
2  0  1  0  0  0  0  0
3  0  0  0  0  0  0  1

应该成为

   1  2  3
1  0  1  0
2  1  0  0
3  0  0  1

你试过了吗

df = df.loc[:,~df.columns.duplicated(keep='last')]

---

由于缺少数据，您的问题有一个丑陋的尝试：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.array([[0,0,0,1,0,0,0], [0,1,0,0,0,0,0], 
                            [0,0,0,0,0,0,1]]))
df.columns = [1,1,2,2,2,3,3]
df1 = df.groupby(lambda x:x, axis=1).sum()
df1.index = range(1,4)
df1

---

输出您发布的所需数据帧。以下

df1.index=range（1,4）

仅用于重新索引行，因为在您的示例中，行以

1

开头。

仅按列分组：

df.groupby(df.columns, 1).sum()

   1  2  3
1  0  1  0
2  1  0  0
3  0  0  1

或者正如@user2285236所指出的那样

df.groupby(axis=1, level=0).sum()

---

这里不需要

groupby

df.sum(level=0,axis=1)
Out[358]: 
   1  2  3
1  0  1  0
2  1  0  0
3  0  0  1

---

您的df中有重复的列名吗？是的-我需要为分类列创建虚拟变量-结果显示，在列之间也有相同的类别-因此复杂度还需要在重复的columnsAh中汇总值！那我的答案就不行了！；）因为我认为他想删除重复的内容，只保留最后发生的内容。如果答案符合你的目的，请随意接受！或者

df.groupby（axis=1，level=0）.sum（）

Nice！非常简洁。