我正在寻找一种优雅的方法来更改DataFrame中指定的列名。
播放数据…
import pandas as pd
d = {
'one': [1, 2, 3, 4, 5],
'two': [9, 8, 7, 6, 5],
'three': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
}
df = pd.DataFrame(d)
到目前为止，我找到的最优雅的解决方案……
names = df.columns.tolist()
names[names.index('two')] = 'new_name'
df.columns = names
我本想说一句简单的俏皮话…这次尝试失败了……
df.columns[df.columns.tolist().index('one')] = 'another_name'
感激地接受任何提示。
当前回答
一行代码确实存在:
In [27]: df=df.rename(columns = {'two':'new_name'})
In [28]: df
Out[28]:
one three new_name
0 1 a 9
1 2 b 8
2 3 c 7
3 4 d 6
4 5 e 5
下面是重命名方法的文档字符串。
Definition: df.rename(self, index=None, columns=None, copy=True, inplace=False)
Docstring:
Alter index and / or columns using input function or
functions. Function / dict values must be unique (1-to-1). Labels not
contained in a dict / Series will be left as-is.
Parameters
----------
index : dict-like or function, optional
Transformation to apply to index values
columns : dict-like or function, optional
Transformation to apply to column values
copy : boolean, default True
Also copy underlying data
inplace : boolean, default False
Whether to return a new DataFrame. If True then value of copy is
ignored.
See also
--------
Series.rename
Returns
-------
renamed : DataFrame (new object)
其他回答
如果你知道#它是哪一列(第一/第二/第n列)，那么这个关于类似问题的解决方案不管它是命名的还是未命名的，都可以在一行中:https://stackoverflow.com/a/26336314/4355695
df.rename(columns = {list(df)[1]:'new_name'}, inplace=True)
# 1 is for second column (0,1,2..)
对于重命名列，这里使用的是一个简单的方法，它适用于Default(0,1,2，等等;)和现有列，但对于较大的数据集(有许多列)用处不大。
对于一个更大的数据集，我们可以切片我们需要的列，并应用下面的代码:
df.columns = ['new_name','new_name1','old_name']
一行代码确实存在:
In [27]: df=df.rename(columns = {'two':'new_name'})
In [28]: df
Out[28]:
one three new_name
0 1 a 9
1 2 b 8
2 3 c 7
3 4 d 6
4 5 e 5
下面是重命名方法的文档字符串。
Definition: df.rename(self, index=None, columns=None, copy=True, inplace=False)
Docstring:
Alter index and / or columns using input function or
functions. Function / dict values must be unique (1-to-1). Labels not
contained in a dict / Series will be left as-is.
Parameters
----------
index : dict-like or function, optional
Transformation to apply to index values
columns : dict-like or function, optional
Transformation to apply to column values
copy : boolean, default True
Also copy underlying data
inplace : boolean, default False
Whether to return a new DataFrame. If True then value of copy is
ignored.
See also
--------
Series.rename
Returns
-------
renamed : DataFrame (new object)
以下简短代码可以提供帮助:
df3 = df3.rename(columns={c: c.replace(' ', '') for c in df3.columns})
从列中删除空格。
关于什么?
df.columns[2] = "new_name"
