我想从
['$a', '$b', '$c', '$d', '$e']
to
['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
我想从
['$a', '$b', '$c', '$d', '$e']
to
['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
当前回答
除了已经提供的解决方案之外,您还可以在读取文件时替换所有列。我们可以使用names和header=0来实现这一点。
首先,我们创建一个我们喜欢用作列名的名称列表:
import pandas as pd
ufo_cols = ['city', 'color reported', 'shape reported', 'state', 'time']
ufo.columns = ufo_cols
ufo = pd.read_csv('link to the file you are using', names = ufo_cols, header = 0)
在这种情况下,所有列名都将替换为列表中的名称。
其他回答
只需将其分配给.columns属性:
>>> df = pd.DataFrame({'$a':[1,2], '$b': [10,20]})
>>> df
$a $b
0 1 10
1 2 20
>>> df.columns = ['a', 'b']
>>> df
a b
0 1 10
1 2 20
让我们通过一个小例子来理解重命名。。。
使用映射重命名列:df=pd.DataFrame({“A”:[1,2,3],“B”:[4,5,6]})#创建列名为A和B的dfdf.reame({“A”:“new_A”,“B”:“new_B”},axis='columns',inplace=True)#用'new_A'重命名列A,用'new_B'重命名列B输出:新a新b0 1 41 2 52 3 6使用映射重命名索引/Row_Name:df.reame({0:“x”,1:“y”,2:“z”},axis='index',inplace=True)#行名称被'x'、'y'和'z'替换。输出:新a新bx 142015年z 3 6
许多panda函数都有一个就地参数。当设置为True时,转换将直接应用于调用它的数据帧。例如:
df = pd.DataFrame({'$a':[1,2], '$b': [3,4]})
df.rename(columns={'$a': 'a'}, inplace=True)
df.columns
>>> Index(['a', '$b'], dtype='object')
或者,在某些情况下,您希望保留原始数据帧。如果创建数据帧是一项昂贵的任务,我经常看到人们陷入这种情况。例如,如果创建数据帧需要查询雪花数据库。在这种情况下,只需确保将inplace参数设置为False。
df = pd.DataFrame({'$a':[1,2], '$b': [3,4]})
df2 = df.rename(columns={'$a': 'a'}, inplace=False)
df.columns
>>> Index(['$a', '$b'], dtype='object')
df2.columns
>>> Index(['a', '$b'], dtype='object')
如果这些类型的转换是您经常做的,那么您还可以研究一些不同的panda GUI工具。我是一个叫做水户的人的创造者。它是一个电子表格,可以自动将您的编辑转换为python代码。
重命名特定列
使用df.reame()函数并引用要重命名的列。并非所有列都必须重命名:
df = df.rename(columns={'oldName1': 'newName1', 'oldName2': 'newName2'})
# Or rename the existing DataFrame (rather than creating a copy)
df.rename(columns={'oldName1': 'newName1', 'oldName2': 'newName2'}, inplace=True)
最小代码示例
df = pd.DataFrame('x', index=range(3), columns=list('abcde'))
df
a b c d e
0 x x x x x
1 x x x x x
2 x x x x x
以下方法都可以工作并产生相同的输出:
df2 = df.rename({'a': 'X', 'b': 'Y'}, axis=1) # new method
df2 = df.rename({'a': 'X', 'b': 'Y'}, axis='columns')
df2 = df.rename(columns={'a': 'X', 'b': 'Y'}) # old method
df2
X Y c d e
0 x x x x x
1 x x x x x
2 x x x x x
请记住将结果指定回,因为修改不在原位。或者,指定inplace=True:
df.rename({'a': 'X', 'b': 'Y'}, axis=1, inplace=True)
df
X Y c d e
0 x x x x x
1 x x x x x
2 x x x x x
在v0.25中,如果指定了要重命名的无效列,还可以指定errors='raise'来引发错误。请参阅v0.25 rename()文档。
重新分配列标题
使用df.set_axis(),axis=1,inplace=False(返回副本)。
df2 = df.set_axis(['V', 'W', 'X', 'Y', 'Z'], axis=1, inplace=False)
df2
V W X Y Z
0 x x x x x
1 x x x x x
2 x x x x x
这将返回一个副本,但您可以通过设置inplace=True来修改DataFrame(这是<=0.24版本的默认行为,但将来可能会更改)。
您也可以直接分配标题:
df.columns = ['V', 'W', 'X', 'Y', 'Z']
df
V W X Y Z
0 x x x x x
1 x x x x x
2 x x x x x
如果已经有新列名的列表,可以尝试以下操作:
new_cols = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
new_names_map = {df.columns[i]:new_cols[i] for i in range(len(new_cols))}
df.rename(new_names_map, axis=1, inplace=True)