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
熊猫0.23.4版
df.rename(index=str,columns={'old_name':'new_name'},inplace=True)
郑重声明:
省略index=str会产生错误replace有一个意外的参数 “列”
其他回答
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。
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..)
另一种选择是简单地复制并删除列:
df = pd.DataFrame(d)
df['new_name'] = df['two']
df = df.drop('two', axis=1)
df.head()
之后你会得到结果:
one three new_name
0 1 a 9
1 2 b 8
2 3 c 7
3 4 d 6
4 5 e 5
熊猫0.23.4版
df.rename(index=str,columns={'old_name':'new_name'},inplace=True)
郑重声明:
省略index=str会产生错误replace有一个意外的参数 “列”
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']
