Pandas.DataFrame的行名和列名的修改,


目录
  • DataFrame.rename()
    • 多个行名和列名的修改
    • 原DataFrame的修改(参数inplace)
    • 使用lambda表达式和函数进行批处理
  • add_prefix(), add_suffix()
    • index和columns元素的更新

      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()

      • 列名的接头词和结尾词的追加

      index和columns元素的更新

      • 行名和列名全部修改

      接下来,对每个方法进行说明。

      rename()

      • 多个行名和列名的修改
      • 原DataFrame的修改(参数inplace)
      • 使用lambda表达式和函数进行批处理

      add_prefix(), add_suffix()

      index和columns元素的更新

      首先,先生成一个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

      DataFrame.rename()

      函数DataFrame.rename()可以对任意行和列的名称进行修改。
      DataFrame.rename()的参数有index和columns,使用"{旧值:新值}"字典的形式进行参数的指定。

      index为行,columns为列。只想修改某行或者某列的时候,只需要单独指定一个参数即可。

      修改后,返回一个新的DataFrame,原DataFrame并没有被修改。

      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

      多个行名和列名的修改

      多个行名和列名可以同时修改。只需要追加参数(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

      原DataFrame的修改(参数inplace)

      默认的设置为原DataFrame不变,返回一个新的DataFrame。

      当参数inplace为True时,原DataFrame将会被修改。返回值为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

      使用lambda表达式和函数进行批处理

      rename()的参数index和columns值也可以指定为函数方法。

      比如,大小写的转换。

      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表达式-无名函数的指定。

      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

      add_prefix(), add_suffix()

      列名的接头词和结尾词的追加方法。add_prefix()和add_suffix()。

      在方法的参数里指定接头词或者结尾词。

      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()只能对列名(columns)进行修改。想要对行名进行修改的时候,可以参照上述lambda表达式的使用方法。

      index和columns元素的更新

      当想要对DataFrame里全部的元素修改或更新的时候,可以使用rename()方法的参数index,columns进行指定。

      可以在index,columns属性中指定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

      此时,请注意,如果列表等的大小(元素数)与行数/列数不一致时,则会发生错误。

      # df.index = [1, 2, 3, 4]
      # ValueError: Length mismatch: Expected axis has 3 elements, new values have 4 elements

      到此这篇关于Pandas.DataFrame的行名和列名的修改的文章就介绍到这了,更多相关Pandas.DataFrame行名和列名修改内容请搜索3672js教程以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持3672js教程!

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