


Améliorer l'efficacité : un moyen rapide de modifier les noms des colonnes du bloc de données
Conseils Pandas : modifiez rapidement les noms de colonnes du bloc de données
Introduction :
Dans le processus de traitement et d'analyse des données, nous rencontrons souvent des situations où nous devons modifier les noms de colonnes du bloc de données. Pandas est une puissante bibliothèque de traitement de données qui fournit de riches fonctionnalités pour manipuler et traiter les trames de données. Cet article présentera plusieurs méthodes pour modifier rapidement les noms de colonnes des blocs de données et donnera des exemples de code spécifiques.
1. Utilisez la fonction rename()
Pandas fournit la fonction rename(), qui peut facilement modifier les noms de colonnes du bloc de données. Cette fonction accepte un dictionnaire comme paramètre, les clés du dictionnaire représentent les noms de colonnes d'origine et les valeurs du dictionnaire représentent les nouveaux noms de colonnes. Voici un exemple :
import pandas as pd # 创建一个数据框 data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'Gender': ['Female', 'Male', 'Male']} df = pd.DataFrame(data) # 使用rename()函数修改列名 df.rename(columns={'Name': '姓名', 'Age': '年龄', 'Gender': '性别'}, inplace=True) # 打印修改后的数据框 print(df)
Exécutez le code ci-dessus, le résultat de sortie est le suivant :
姓名 年龄 性别 0 Alice 25 Female 1 Bob 30 Male 2 Charlie 35 Male
2. Attribuez directement la valeur à l'attribut columns
En plus d'utiliser la fonction rename(), nous pouvons également attribuer directement la liste des noms de colonnes modifiés à l'attribut de colonnes du bloc de données pour obtenir l'effet de modifier rapidement les noms de colonnes. Voici un exemple :
import pandas as pd # 创建一个数据框 data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'Gender': ['Female', 'Male', 'Male']} df = pd.DataFrame(data) # 直接赋值给columns属性修改列名 df.columns = ['姓名', '年龄', '性别'] # 打印修改后的数据框 print(df)
Exécutez le code ci-dessus, le résultat de sortie est le même que l'exemple précédent :
姓名 年龄 性别 0 Alice 25 Female 1 Bob 30 Male 2 Charlie 35 Male
3 Modifiez les noms de colonnes en minuscules ou en majuscules
Parfois, nous devons unifier les noms de colonnes du. bloc de données en minuscule ou en majuscule. Pandas fournit les fonctions str.lower() et str.upper() pour atteindre cet objectif. Voici un exemple :
import pandas as pd # 创建一个数据框 data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'Gender': ['Female', 'Male', 'Male']} df = pd.DataFrame(data) # 将列名修改为小写 df.columns = df.columns.str.lower() # 打印修改后的数据框 print(df)
Exécutez le code ci-dessus, le résultat est le suivant :
name age gender 0 Alice 25 Female 1 Bob 30 Male 2 Charlie 35 Male
Avec le code ci-dessus, nous changeons le nom de la colonne en minuscules.
4. Utilisez la fonction str.replace()
Si vous souhaitez modifier le nom de la colonne selon certaines règles, nous pouvons utiliser la fonction str.replace(). Cette fonction accepte deux paramètres, le premier paramètre est le caractère ou le modèle de caractère à remplacer, et le deuxième paramètre est le caractère ou le modèle de caractère remplacé. Voici un exemple :
import pandas as pd # 创建一个数据框 data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'Gender': ['Female', 'Male', 'Male']} df = pd.DataFrame(data) # 使用str.replace()函数修改列名 df.columns = df.columns.str.replace('Name', '姓名') # 打印修改后的数据框 print(df)
Exécutez le code ci-dessus et le résultat est le suivant :
姓名 Age Gender 0 Alice 25 Female 1 Bob 30 Male 2 Charlie 35 Male
Avec le code ci-dessus, nous remplaçons le "Name" contenu dans le nom de la colonne par "Name".
Résumé :
Cet article présente plusieurs méthodes pour modifier rapidement les noms de colonnes des blocs de données et donne des exemples de code spécifiques. En utilisant la fonction rename(), l'affectation directe à l'attribut columns, la fonction str.lower() et la fonction str.replace(), nous pouvons facilement modifier les noms de colonnes du bloc de données pour répondre à différents besoins.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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