這篇文章帶給大家的內容是關於pandas修改DataFrame列名的方法介紹（程式碼範例），有一定的參考價值，有需要的朋友可以參考一下，希望對你有幫助。
本文參考自:pandas 修改DataFrame 列名
原始博客針對每個DataFrame.columns中的元素做相同的修改操作
而拙作是對每個元素做不同操作的生搬硬套,請大家不吝賜教
提出問題
存在一個名為dataset的DataFrame
>>> dataset.columns Index(['age', 'job', 'marital', 'education', 'default', 'housing', 'loan', 'contact', 'month', 'day_of_week', 'duration', 'campaign', 'pdays', 'previous', 'poutcome', 'emp.var.rate', 'cons.price.idx', 'cons.conf.idx', 'euribor3m', 'nr.employed', 'y'], dtype='object')
現在, 我要將其columns名字改為:
>>> new_columns Index(['age_0', 'job_1', 'marital_2', 'education_3', 'default_4', 'housing_5', 'loan_6', 'contact_7', 'month_8', 'day_of_week_9', 'duration_10', 'campaign_11', 'pdays_12', 'previous_13', 'poutcome_14', 'emp.var.rate_15', 'cons.price.idx_16', 'cons.conf.idx_17', 'euribor3m_18', 'nr.employed_19', 'y_20'], dtype='object')
該如何操作？
解決
一.透過DataFrame.columns類別的自身屬性修改:
>>> # 先解决`new_columns`的推导问题 >>> # 列表推导 >>> new_columns_list = [column_str+'_'+str(i) for i ,column_str in enumerate(dataset.columns)] >>> # 类型转换 >>> new_columns = pd.core.indexes.base.Index(new_columns_list) >>> dataset.columns = new_columns
.map(mapper, na_action=None)函數來修改>>> # 注:mapper 多运用 lambda 表达式 >>> # 但我似乎没有找到在 lambda 表达式中改变两个值的方法 >>> # 所以只能蹩脚地用一个全局变量i, 和映射函数mapper() >>> # 希望大家能帮我找到方法 >>> i = 0 >>> def mapper(x): # 映射函数即 mapper global i x += '_' + str(i) i += 1 return x >>> dataset.columns.map(mapper)
DataFrame.columns.str物件用help(DataFrame.columns.str)翻遍了文檔，
也沒能找到可以被我拿來套用的方法, 想著抽時間把這段文檔翻譯一下
二.透過DataFrame.rename()函數來修改
1.暴力字典法(好處：可以只修改特定的列)
>>> # 此处先用字典推导法
>>> new_dict = {
key:key+'_'+str(i)
for i, key in enumerate(dataset.columns)
}
>>> dataset.rename(columns=new_dict, inplace=True)>>> # 原博文依然用到了 lambda 表达式 >>> # 我就再生搬硬套一次, 把上面的复制过来 >>> # 蹩脚地用一个全局变量i, 和映射函数mapper() >>> i = 0 >>> def mapper(x): # 映射函数即 mapper global i x += '_' + str(i) i += 1 return x dataset.rename(columns=mapper, inplace=True)
以上是pandas修改DataFrame列名的方法介紹（程式碼範例）的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
