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如何修改Pandas中行或列的名字

發布時間:2021-05-26 11:11:01 來源:億速云 閱讀:381 作者:Leah 欄目:開發技術

這期內容當中小編將會給大家帶來有關如何修改Pandas中行或列的名字,文章內容豐富且以專業的角度為大家分析和敘述,閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

pandas.DataFrame.rename

使用函數: DataFrame.rename(mapper=None, index=None, columns=None, axis=None, copy=True, inplace=False, level=None)

功能:更改軸標簽

函數字典值必須是唯一的(1對1)。未包含在 字典/Series  中的標簽將保留原樣。列出的額外標簽不會引發錯誤。

參數:

mapper, index, columns : dict-like or function, optional

dict-like or functions transformations to apply to that axis' values. Use either mapperand axis to specify the axis to target with mapper, or index and columns.

dict-like 或函數轉換以應用于該軸的值。二者必選其一mapper,并使用axis指定軸與目標mapper,或index和 columns。

主要用于指定需要修改的地方:index or columns

axis : int or str, optional

Axis to target with mapper. Can be either the axis name (‘index', ‘columns') or number (0, 1). The default is ‘index'.

軸與目標mapper。可以是軸名稱('index','columns')或數字(0,1)。默認為'index'。

copy : boolean, default True

Also copy underlying data

還復制基礎數據

inplace : boolean, default False

Whether to return a new DataFrame. If True then value of copy is ignored.

是否返回新的DataFrame。如果為True,則忽略復制值。

level : int or level name, default None

In case of a MultiIndex, only rename labels in the specified level.

如果是MultiIndex,只重命名指定級別的標簽。

返回:

renamed : DataFrame

例子

DataFrame.rename 支持兩種調用約定

  • (index=index_mapper, columns=columns_mapper, ...)

  • (mapper, axis={'index', 'columns'}, ...)

我們強烈建議您使用關鍵字參數來闡明您的意圖。

>>> df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]})
>>> df.rename(index=str, columns={"A": "a", "B": "c"})
  a c
0 1 4
1 2 5
2 3 6
>>> df.rename(index=str, columns={"A": "a", "C": "c"})
  a B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
 
 
#使用軸樣式參數
 
>>> df.rename(str.lower, axis='columns')
  a b
0 1 4
1 2 5
2 3 6
>>> df.rename({1: 2, 2: 4}, axis='index')
  A B
0 1 4
2 2 5
4 3 6

上述就是小編為大家分享的如何修改Pandas中行或列的名字了,如果剛好有類似的疑惑,不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道。

向AI問一下細節

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