内容简介:本文参考自:原博客针对每个而
本文参考自: pandas 修改 DataFrame 列名
原博客针对每个 DataFrame.columns
中的元素做相同的修改操作
而 拙作 是对每个元素做不同操作的 生搬硬套 , 请大家不吝赐教
提出问题
存在一个名为 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')
现在, 我要将其 columns
名字改为:
>>> 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')
该如何操作?
解决
一.通过 DataFrame.columns
类的自身属性修改:
1.无脑赋值直接修改
>>> # 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
2.通过 .map(mapper, na_action=None)
函数来修改
>>> # 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)
3.参考博客用到了 DataFrame.columns.str
对象
用 help(DataFrame.columns.str)
翻遍了文档,
也没能找到可以被我拿来套用的方法, 想着抽时间把这段文档翻译一下
二.通过 DataFrame.rename()
函数来修改
1.暴力字典法(好处: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)
2.映射修改法
>>> # 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)
写在最后
十分欢迎大家直接修改拙作或提出建议!!!
以上所述就是小编给大家介绍的《pandas 修改 DataFrame 列名》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!
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