Панды выбирают столбцы для построения

Question

Я беру онлайн-курс, и я застрял в части, где пытаюсь построить на основе названия столбца.Это не является частью курса, поэтому нет особых указаний.

#column year rename
gdp_df.rename(columns=lambda x: x + "_GDP", inplace=True)
selfemployed_df.rename(columns=lambda x: x + "_SE", inplace=True)
salaried_df.rename(columns=lambda x: x + "_S", inplace=True)

#country column rename
gdp_df.rename(columns={"GDP per capita_GDP":"country"},inplace=True)
selfemployed_df.rename(columns={"Total self-employed (%)_SE":"country"}, inplace=True)
salaried_df.rename(columns={"Total salaried employees (%)_S":"country"}, inplace=True)

#merge the dataframe
merge_df = salaried_df.merge(gdp_df.merge(selfemployed_df, left_on='country', right_on='country', how='inner'), left_on='country', right_on='country',how='inner')

Теперь я застрял на этапе, на котором я строю графики _S, _GDP или _SE.Как бы я сделал группу графиков, где имя столбца содержит _S или _GDP или _SE?Я все об этом ошибаюсь?

Answer 1

Ну, неправильно ... Вы можете делать вещи всегда разными способами ... Однако, если вы хотите объединить все свои наборы данных в один и спросить себя, как извлечь подмножество столбцов в зависимости от этих суффиксов, вы могли бы сделатьследующее:

S_cols = merge_df.columns[merge_df.columns.str.endswith('_S')]

Тогда

merge_df[S_cols]

даст вам фрейм данных, в котором будут только столбцы, заканчивающиеся на _S.

просто будьте

merge_df[S_cols].plot()

Вы можете представить то же самое с другими окончаниями.

Что я не понимаю: когда вы объединяете кадры данных самостоятельно, у вас уже есть отдельные кадры данных под рукой,т.е.: gdp_df, selfemployed_df и salaried_df.Так в чем тут проблема?