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這篇文章主要介紹“Pandas中怎么對DataFrame列名進行重命名”,在日常操作中,相信很多人在Pandas中怎么對DataFrame列名進行重命名問題上存在疑惑,小編查閱了各式資料,整理出簡單好用的操作方法,希望對大家解答”Pandas中怎么對DataFrame列名進行重命名”的疑惑有所幫助!接下來,請跟著小編一起來學習吧!
Pandas是一個用于數據分析和操作的Python庫。在pandas中幾乎所有的操作都圍繞著DataFrame。Dataframe是一個二維表的抽象表示,可以包含各種數據。
背景:只想重命名幾列,最好在創建DataFrame后使用rename方法
使用Dataframe時,列經常被稱為屬性或字段。
有兩個選項用于操作DataFrame的列名:
重命名現有的DataFrame的列
在創建新的DataFrame時指定自定義列名
(1)重命名現有DataFrame的列——rename( )函數
使用rename()方法,它需要:
一個字典作為columns參數,包含 {原列名:新列名} 的鍵值對的映射。
一個boolean值作為inplace參數,如果設置為True將對原始Dataframe進行修改。
舉例:
df.rename(columns = {'Name' : 'First Name', 'age' : 'Age'}, inplace = True)
PS:Pandas讀取csv或excel數據時,很可能遇到的columns中,列名會帶有特殊字符,例如:空格、 、 、雙空格、引號等等,如果不想手動修改的話,可以df.rename()來解決。
df = pd.read_excel(data_path) df_ = df.rename(columns=lambda x: x.replace(" ","").replace(' ','').replace(" ","").replace(r" ","").replace(r" ",""))
從一個csv文件中創建一個Dataframe并想忽略標題列名而指定自己的列名
(1)通過向names參數傳遞一個列表,我們可以用我們自己的列表覆蓋已經存在的標題列。列表中的每一列都必須有一個名字,否則就會出現異常。
columns = ['First Name', 'Age'] df = pd.read_csv('out.csv', header = None, names = columns)
(2)另一種方法是在普通的DataFrame()構造函數中指定列名。唯一不同的是,現在接收列名列表的參數被稱為column而不是 names:
import numpy as np new_columns = ['First Name', 'Age'] data = np.array([["Nicholas", 23],["Scott", 32],["David", 25]]) df = pd.DataFrame(data, columns = new_columns)
df.columns = list("abcd")
到此,關于“Pandas中怎么對DataFrame列名進行重命名”的學習就結束了,希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習,快去試試吧!若想繼續學習更多相關知識,請繼續關注億速云網站,小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章!
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