跳转至

通过熊猫中的索引重命名列

原文:https://www.geeksforgeeks.org/rename-按熊猫索引中的列/

先决条件:T2】熊猫

数据框中的一列可以使用它所在的位置(称为索引)进行更改。只需使用索引就可以重命名一列。本文讨论了所有这些可能的方法。

进场:

  • 导入所需的 python 库。
  • 创建数据
  • 提供要重命名的列的索引作为 rename()函数的参数。

Pandasrename()方法用于重命名任何索引、列或行。

语法:重命名(映射器=无，索引=无，列=无，轴=无，复制=真，位置=假，级别=无)

参数:

  • 映射器、索引和列:字典值，键指旧名称，值指新名称。一次只能使用这些参数中的一个。
  • 轴:整数或字符串值，0/“行”代表行，1/“列”代表列
  • 副本:如果为真，则复制底层数据。
  • 在位:如果为真，则对原始数据框进行更改。
  • 级别:用于指定数据帧有多级索引时的级别。

返回类型:新名称数据框

下面给出了实现我们所需功能的各种实现:

示例 1: 使用列索引相互切换两个列名。

蟒蛇 3

import pandas as pd

# Sample DataFrame
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2], 'b': [3, 4]})

# Changing columns name with index number
df.columns.values[0] = "b"
df.columns.values[1] = "a"

# Display
display(df)

输出:

示例 2: 使用另一种方法用索引重命名列。

蟒蛇 3

import pandas as pd

# Sample DataFrame
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2], 'b': [3, 4]})

# Changing columns name with index number
su = df.rename(columns={df.columns[1]: 'new'})

# Display
display(su)

输出:

示例 3: 使用索引号在单个命令中重命名两个/多个列。

蟒蛇 3

import pandas as pd

# Sample DataFrame
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2], 'b': [3, 4], 'c': [7, 8]})

# Changing columns name with index number
mapping = {df.columns[0]: 'new0', df.columns[1]: 'new1'}
su = df.rename(columns=mapping)

# Display
display(su)

输出:

示例 4: 用 CSV 文件的索引号重命名列名。

正在使用的文件: Data1.csv

链接: 点击此处

蟒蛇 3

import pandas as pd

# reading a csv file
df1 = pd.read_csv("data1.csv")

# change 2nd column name with index number
df1.columns.values[2] = "city"

# Display DataFrame
display(df1)

输出:

回到顶部