重命名 Pandas DataFrame 中的列

重命名 Pandas DataFrame 中的列
重命名 Pandas DataFrame 中的列
Alice Dupont
2024年7月13日星期六 下午4:16:27

Pandas 中的列重命名简介

在 Pandas 中处理数据时，通常需要重命名 DataFrame 的列，以使它们更有意义且更易于使用。这有助于使数据处理和分析任务更加直观和高效。

在本文中，我们将探讨如何将 Pandas DataFrame 的列标签从 ['$a', '$b', '$c', '$d', '$e'] 更改为 ['a', 'b'、'c'、'd'、'e']。这项简单但重要的任务是数据操作和清理工作流程中的常见要求。

命令 描述
pd.DataFrame() 创建一个 DataFrame 对象，它是一个二维、大小可变且具有标记轴的潜在异构表格数据结构。
df.columns 访问 DataFrame 的列标签。可用于获取或设置列名称。
df.rename() 允许您通过提供旧名称到新名称的映射来更改 DataFrame 的列名称。
dict(zip()) 通过将两个列表压缩在一起来创建字典，此处用于将原始列名称映射到新列名称。
inplace=True 重命名方法中的参数，用于修改 DataFrame，而不返回新的 DataFrame。
print(df) 将 DataFrame 显示到控制台，允许您查看更新的列名称。

脚本的详细解释

上面提供的脚本演示了如何重命名 Pandas DataFrame 中的列，这是数据操作中的常见任务。在第一个脚本中，我们首先导入 Pandas 库 import pandas as pd。接下来，我们使用以下命令创建一个 DataFrame pd.DataFrame() 列标记为 '$a', '$b', '$c', '$d'， 和 '$e'。要重命名这些列，我们直接设置 DataFrame 的 columns 属性到新列名称 ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']。最后，我们使用以下命令显示更新后的 DataFrame print(df)，它显示新的列名称。当您有旧名称到新名称的清晰直接映射时，此方法对于重命名列来说是简单而有效的。

在第二个脚本中，我们还导入 Pandas 库并定义两个列表： original_columns 和 new_columns，分别保存原始列名和新列名。然后我们使用创建一个 DataFrame pd.DataFrame() 包含数据和原始列名称。要重命名列，我们使用 rename() 数据帧的方法。此方法采用一个字典，将旧列名映射到新列名，使用以下命令创建 dict(zip(original_columns, new_columns))。这 inplace=True 参数确保 DataFrame 就地修改而不返回新的 DataFrame。最后一步是显示更新后的 DataFrame print(df)。当您需要以编程方式重命名列或处理较大的 DataFrame（直接赋值可能不太实用）时，此方法特别有用。

更改 Pandas DataFrame 中的列名称

将 Python 与 Pandas 一起使用

import pandas as pd
# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame({
    '$a': [1, 2, 3],
    '$b': [4, 5, 6],
    '$c': [7, 8, 9],
    '$d': [10, 11, 12],
    '$e': [13, 14, 15]
})
# Rename the columns
df.columns = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
# Display the DataFrame
print(df)

更新 Pandas 中的 DataFrame 列标签

使用 Pandas 库的 Python 脚本

import pandas as pd
# Define the original column names
original_columns = ['$a', '$b', '$c', '$d', '$e']
# Define the new column names
new_columns = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
# Create a DataFrame with the original columns
data = [[1, 4, 7, 10, 13],
        [2, 5, 8, 11, 14],
        [3, 6, 9, 12, 15]]
df = pd.DataFrame(data, columns=original_columns)
# Rename the columns using a dictionary
df.rename(columns=dict(zip(original_columns, new_columns)), inplace=True)
# Show the updated DataFrame
print(df)

重命名 DataFrame 列的高级技术

除了 Pandas DataFrame 中列的基本重命名之外，还有一些高级技术在不同场景中非常有用。例如，有时您可能需要根据特定模式或条件重命名列。在这种情况下，您可以使用列表理解或 17 号 function 与 lambda 函数结合以达到预期的结果。这种方法允许更加动态和灵活的列重命名。例如，您可以从列名称中删除特定字符或应用转换（例如将所有名称转换为小写）。

另一种高级技术涉及在数据导入过程中重命名列。从 CSV 文件加载数据时，您可以使用 names 参数输入 19 号 指定新的列名称。在处理标头不一致或缺失的数据时，这尤其有用。此外，您还可以使用 header 参数来跳过现有标头并分配您自己的标头。这些方法通过从数据加载阶段就解决列命名问题来简化数据清理过程，从而使后续数据操作更加高效。

有关重命名 DataFrame 列的常见问题和解答

  1. 如何重命名 DataFrame 中的单个列？
  2. 使用 rename() 使用指定旧列名和新列名的字典的方法。
  3. 读取 CSV 文件时可以重命名列吗？
  4. 是的，使用 names 参数输入 19 号 设置新的列名称。
  5. 如何从所有列名称中删除特定字符？
  6. 使用列表理解或 17 号 使用 lambda 函数来修改列名。
  7. 是否可以根据列的位置重命名列？
  8. 是的，您可以使用 DataFrame 的 columns 通过索引和分配新名称来更改属性。
  9. 如果我需要根据条件动态重命名列怎么办？
  10. 在列表理解或 lambda 函数中使用条件逻辑来设置列名称。
  11. 如何确保我的更改应用于原始 DataFrame？
  12. 使用 inplace=True 参数与 rename() 方法。
  13. 我可以重命名列以删除空格吗？
  14. 是的，使用列表理解来去除列名称中的空格。
  15. 如何检查 DataFrame 中当前的列名称？
  16. 访问 columns DataFrame 的属性来查看列名称。
  17. 过滤 DataFrame 后可以重命名列吗？
  18. 是的，可以在任何阶段重命名列，包括过滤后。
  19. 如何重命名多索引 DataFrame 中的列？
  20. 使用 rename() 使用字典指定多索引列的级别和名称的方法。

关于列重命名的最终想法

重命名 Pandas DataFrame 中的列是数据预处理中的关键步骤，有助于提高数据集的清晰度和可访问性。无论是使用直接赋值还是rename()方法，这两种方法都提供了针对不同场景的灵活解决方案。通过掌握这些技术，数据操作变得更加直观，有助于更好的数据分析和更清晰的代码。先进的方法进一步简化了流程，使其成为任何数据科学家或分析师的基本技能。