這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)使用pandas怎么修改DataFrame列名，文章內(nèi)容質(zhì)量較高，因此小編分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后對相關(guān)知識有一定的了解。

成都創(chuàng)新互聯(lián)公司企業(yè)建站,10年網(wǎng)站建設(shè)經(jīng)驗，專注于網(wǎng)站建設(shè)技術(shù)，精于網(wǎng)頁設(shè)計，有多年建站和網(wǎng)站代運營經(jīng)驗，設(shè)計師為客戶打造網(wǎng)絡(luò)企業(yè)風(fēng)格，提供周到的建站售前咨詢和貼心的售后服務(wù)。對于做網(wǎng)站、成都做網(wǎng)站中不同領(lǐng)域進(jìn)行深入了解和探索，創(chuàng)新互聯(lián)在網(wǎng)站建設(shè)中充分了解客戶行業(yè)的需求，以靈動的思維在網(wǎng)頁中充分展現(xiàn)，通過對客戶行業(yè)精準(zhǔn)市場調(diào)研，為客戶提供的解決方案。

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(xiàn)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.通過DataFrame.columns類的自身屬性修改:

1.無腦賦值直接修改

>>> # 先解決`new_columns`的推導(dǎo)問題
>>> # 列表推導(dǎo)
>>> new_columns_list = [column_str+'_'+str(i) for i ,column_str in enumerate(dataset.columns)]
>>> # 類型轉(zhuǎn)換
>>> new_columns = pd.core.indexes.base.Index(new_columns_list)
>>> dataset.columns = new_columns

2.通過.map(mapper, na_action=None)函數(shù)來修改

>>> # 注:mapper 多運用 lambda 表達(dá)式
>>> # 但我似乎沒有找到在 lambda 表達(dá)式中改變兩個值的方法
>>> # 所以只能蹩腳地用一個全局變量i, 和映射函數(shù)mapper()
>>> # 希望大家能幫我找到方法

>>> i = 0
>>> def mapper(x): # 映射函數(shù)即 mapper
  global i
  x += '_' + str(i)
  i += 1
  return x
>>> dataset.columns.map(mapper)

3.參考博客用到了DataFrame.columns.str對象

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.通過DataFrame.rename()函數(shù)來修改

1.暴力字典法(好處：可以只修改特定的列)

>>> # 此處先用字典推導(dǎo)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 表達(dá)式
>>> # 我就再生搬硬套一次, 把上面的復(fù)制過來
>>> # 蹩腳地用一個全局變量i, 和映射函數(shù)mapper()

>>> i = 0
>>> def mapper(x): # 映射函數(shù)即 mapper
  global i
  x += '_' + str(i)
  i += 1
  return x
dataset.rename(columns=mapper, inplace=True)

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