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本文小編為大家詳細(xì)介紹“Pandas.DataFrame的行名和列名如何修改”,內(nèi)容詳細(xì),步驟清晰,細(xì)節(jié)處理妥當(dāng),希望這篇“Pandas.DataFrame的行名和列名如何修改”文章能幫助大家解決疑惑,下面跟著小編的思路慢慢深入,一起來學(xué)習(xí)新知識(shí)吧。
pandas.DataFrame行名(index)和列名(columns)的修改方法如下
rename()
任意的行名(index)和列名(columns)的修改
add_prefix(), add_suffix()
列名的接頭詞和結(jié)尾詞的追加
index和columns元素的更新
行名和列名全部修改
接下來,對(duì)每個(gè)方法進(jìn)行說明。
rename()
多個(gè)行名和列名的修改
原DataFrame的修改(參數(shù)inplace)
使用lambda表達(dá)式和函數(shù)進(jìn)行批處理
add_prefix(), add_suffix()
index和columns元素的更新
首先,先生成一個(gè)DaraFrame。
import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [11, 21, 31], 'B': [12, 22, 32], 'C': [13, 23, 33]}, index=['ONE', 'TWO', 'THREE']) print(df) # A B C # ONE 11 12 13 # TWO 21 22 23 # THREE 31 32 33
函數(shù)DataFrame.rename()可以對(duì)任意行和列的名稱進(jìn)行修改。
DataFrame.rename()的參數(shù)有index和columns,使用"{舊值:新值}"字典的形式進(jìn)行參數(shù)的指定。
index為行,columns為列。只想修改某行或者某列的時(shí)候,只需要單獨(dú)指定一個(gè)參數(shù)即可。
修改后,返回一個(gè)新的DataFrame,原DataFrame并沒有被修改。
df_new = df.rename(columns={'A': 'a'}, index={'ONE': 'one'}) print(df_new) # a B C # one 11 12 13 # TWO 21 22 23 # THREE 31 32 33 print(df) # A B C # ONE 11 12 13 # TWO 21 22 23 # THREE 31 32 33
多個(gè)行名和列名可以同時(shí)修改。只需要追加參數(shù)(字典的元素)。
print(df.rename(columns={'A': 'a', 'C': 'c'})) # a B c # ONE 11 12 13 # TWO 21 22 23 # THREE 31 32 33
默認(rèn)的設(shè)置為原DataFrame不變,返回一個(gè)新的DataFrame。
當(dāng)參數(shù)inplace為True時(shí),原DataFrame將會(huì)被修改。返回值為None。
df_org = df.copy() df_org.rename(columns={'A': 'a'}, index={'ONE': 'one'}, inplace=True) print(df_org) # a B C # one 11 12 13 # TWO 21 22 23 # THREE 31 32 33
rename()的參數(shù)index和columns值也可以指定為函數(shù)方法。
比如,大小寫的轉(zhuǎn)換。
print(df.rename(columns=str.lower, index=str.title)) # a b c # One 11 12 13 # Two 21 22 23 # Three 31 32 33
lambda表達(dá)式-無名函數(shù)的指定。
print(df.rename(columns=lambda s: s*3, index=lambda s: s + '!!')) # AAA BBB CCC # ONE!! 11 12 13 # TWO!! 21 22 23 # THREE!! 31 32 33
列名的接頭詞和結(jié)尾詞的追加方法。add_prefix()和add_suffix()。
在方法的參數(shù)里指定接頭詞或者結(jié)尾詞。
print(df.add_prefix('X_')) # X_A X_B X_C # ONE 11 12 13 # TWO 21 22 23 # THREE 31 32 33 print(df.add_suffix('_X')) # A_X B_X C_X # ONE 11 12 13 # TWO 21 22 23 # THREE 31 32 33
add_prefix()和add_suffix()只能對(duì)列名(columns)進(jìn)行修改。想要對(duì)行名進(jìn)行修改的時(shí)候,可以參照上述lambda表達(dá)式的使用方法。
當(dāng)想要對(duì)DataFrame里全部的元素修改或更新的時(shí)候,可以使用rename()方法的參數(shù)index,columns進(jìn)行指定。
可以在index,columns屬性中指定List,tuple,pandas.Series等。
df.index = [1, 2, 3] df.columns = ['a', 'b', 'c'] print(df) # a b c # 1 11 12 13 # 2 21 22 23 # 3 31 32 33
此時(shí),請(qǐng)注意,如果列表等的大?。ㄔ?cái)?shù))與行數(shù)/列數(shù)不一致時(shí),則會(huì)發(fā)生錯(cuò)誤。
# df.index = [1, 2, 3, 4] # ValueError: Length mismatch: Expected axis has 3 elements, new values have 4 elements
讀到這里,這篇“Pandas.DataFrame的行名和列名如何修改”文章已經(jīng)介紹完畢,想要掌握這篇文章的知識(shí)點(diǎn)還需要大家自己動(dòng)手實(shí)踐使用過才能領(lǐng)會(huì),如果想了解更多相關(guān)內(nèi)容的文章,歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。
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