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Pandas中如何修改DataFrame列名

發布時間:2022-03-08 16:14:46 來源:億速云 閱讀:936 作者:小新 欄目:開發技術

這篇文章主要介紹Pandas中如何修改DataFrame列名,文中介紹的非常詳細,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們一定要看完!

    輸入:

       $a  $b  $c  $d  $e
    0   1   2   3   4   5

     期望的輸出:

       a  b  c  d  e
    0  1  2  3  4  5

    原數據DataFrame:

    import pandas as pd
     
    df = pd.DataFrame({'$a': [1], '$b': [2], '$c': [3], '$d': [4], '$e': [5]})

    解決方法1:通過DataFrame.columns類的自身屬性修改

    1. 暴力修改

    df.columns = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']

    2. stirp 方法

    strip() 方法用于移除字符串頭尾指定的字符(默認為空格或換行符)或字符序列。

    df.columns = df.columns.str.strip('$')

    3. lambda 表達式

    map() 會根據提供的函數對指定序列做映射。以參數序列中的每一個元素調用 function 函數,返回包含每次 function 函數返回值的新列表。

    lambda x: x[1:]表示取第二個元素,因此列表名$a、$b等只取出a、b。

    df.columns = df.columns.map(lambda x: x[1:])

    解決方法2:通過DataFrame.rename()函數修改

    1. 暴力修改(可以只修改部分列名)

    df.rename(columns=('$a': 'a', '$b': 'b', '$c': 'c', '$d': 'd', '$e': 'e'}, inplace=True)

    2. lambda 表達式

    調用replace函數,把$替換為空。

    df.rename(columns=lambda x:x.replace('$',''), inplace=True)

    pandas 更改DataFrame的行名或列名實例

    更改行名或更改列名可以選用rename函數。

    首先,構建一個dataframe:

    import pandas as pd
    d={'one':{'a':1,'b':2,'c':3,'d':4},'two':{'a':5,'b':6,'c':7,'d':8},'three':{'a':9,'b':10,'c':11,'d':12}}
    df=pd.DataFrame(d)
    print(df)
    1
    2
    3
    4

    輸出結果為:

    one two three
    a 1 5 9
    b 2 6 10
    c 3 7 11
    d 4 8 12

    更改列名

    將第2列列名更改為twotwo

    df.rename(columns={'two':'twotwo'},inplace=True)
    print(df)
    1
    2

    輸出結果為:

    one twotwo three
    a 1 5 9
    b 2 6 10
    c 3 7 11
    d 4 8 12

    更改行名

    將第1行和第2行的行名更改為aa,bb

    df.rename(index={'a':'aa','b':'bb'},inplace=True)
    print(df)
    1
    2

    輸出結果為:

    one twotwo three
    aa 1 5 9
    bb 2 6 10
    c 3 7 11
    d 4 8 12

    更改成功。

    當然,也可以選擇暴力更改行名或列名:

    df.columns=['onon','twtw','thth']
    print(df)
    1
    2

    輸出結果為:

    onon twtw thth
    aa 1 5 9
    bb 2 6 10
    c 3 7 11
    d 4 8 12

    以上是“Pandas中如何修改DataFrame列名”這篇文章的所有內容,感謝各位的閱讀!希望分享的內容對大家有幫助,更多相關知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道!

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