Python 如何通过将现有数据框的一些列组合在一起来创建新的数据框？

我有一个数据帧df，如图所示：

1-1    1-2    1-3    2-1    2-2    3-1    3-2    4-1    5-1
10      3      9      1     3       9      33     10     11
21      31     3      22    21      13     11     7      13
33      22     61     31    35      34     8      10     16
6       9      32     5      4      8      9      6      8

其中，列的解释如下所示：

第一个数字是一个组号，第二个数字是它的一部分或子组。在我们的示例中，我们有组1,2,3,4,5，组1由1-1,1-2,1-3组成

我想创建一个新的数据帧，只包含组1、2、3、4、5，不包含子组，并为每行选择子组中的最大数量，并灵活地进行任何新的修改或增加组或子组

我需要的新数据帧如下所示：

1    2    3    4    5
10   3    33   10   11
31   22   13   7    13
61   35   34   10   16
32   5    9    6    8

---

您可以使用

axis=1

和lambda函数按列进行聚合以进行拆分，并使用

max

和选择第一个值：

如果组数包含2个或更多数字，则此工作正常

df1 = df.groupby(lambda x: x.split('-')[0], axis=1).max()

另一种方法是传递拆分的列名称：

df1 = df.groupby(df.columns.str.split('-').str[0], axis=1).max()

print (df1)
    1   2   3   4   5
0  10   3  33  10  11
1  31  22  13   7  13
2  61  35  34  10  16
3  32   5   9   6   8

您可以在这里使用或

---

拆分

是多余的，除非OP的数字超过1位。回答很好。@Ch3steR-是的，在示例数据中，但对于一般解决方案，我更喜欢它。@Ch3steR-yop，同意，很难知道OP think数字是否应该以

10-

df.groupby(df.columns.str[0], axis=1).max())

    1   2   3   4   5
0  10   3  33  10  11
1  31  22  13   7  13
2  61  35  34  10  16
3  32   5   9   6   8