So ändern Sie Spaltennamen in Pandas

Pandas-Methoden zum Ändern von Spaltennamen umfassen die Verwendung der Funktion rename() zum Ändern von Spaltennamen basierend auf dem Wörterbuch, das direkte Ändern des Spaltenattributs zum direkten Zuweisen von Werten zum Ändern von Spaltennamen und die Verwendung der Funktion set_axis() zum Ändern aller Spaltennamen auf einmal. Detaillierte Einführung: 1. Verwenden Sie die Funktion rename(), die ein Wörterbuch als Parameter akzeptiert. Der Schlüssel des Wörterbuchs ist der ursprüngliche Spaltenname und der Wert ist der neue Spaltenname. Sie können das Spaltenattribut direkt ändern Ändern Sie das Spaltenattribut des DataFrame-Objekts usw.

Das Betriebssystem für dieses Tutorial: Windows 10-System, Python-Version 3.11.4, Dell G3-Computer.

Mehrere Möglichkeiten, Spaltennamen in Pandas zu ändern

1. Verwenden Sie die Funktion rename()

Pandas bietet die Funktion rename(), mit der sich Spaltennamen einfach ändern lassen. Diese Funktion akzeptiert ein Wörterbuch als Parameter. Die Schlüssel des Wörterbuchs sind die ursprünglichen Spaltennamen und die Werte sind die neuen Spaltennamen. Das Folgende ist ein Beispielcode, der die Funktion rename() verwendet, um Spaltennamen zu ändern:

import pandas as pd
# 创建一个DataFrame对象
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 修改列名
df.rename(columns={'A': 'Column1', 'B': 'Column2', 'C': 'Column3'}, inplace=True)
# 打印修改后的列名
print(df.columns)

Der obige Code erstellt ein DataFrame-Objekt und verwendet dann die Funktion rename(), um die Spaltennamen A, B und C in Spalte1 zu ändern. Spalte2 bzw. Spalte3. Abschließend werden die geänderten Spaltennamen ausgedruckt und das Ausgabeergebnis lautet: ['Spalte1', 'Spalte2', 'Spalte3'].

2. Ändern Sie direkt das Spaltenattribut

Zusätzlich zur Verwendung der Funktion rename() können Sie auch direkt das Spaltenattribut des DataFrame-Objekts ändern, um den Spaltennamen zu ändern. Das Folgende ist ein Beispielcode, der das Spaltenattribut direkt ändert:

import pandas as pd
# 创建一个DataFrame对象
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 直接修改列名
df.columns = ['Column1', 'Column2', 'Column3']
# 打印修改后的列名
print(df.columns)

Im Vergleich zur ersten Methode ändert der obige Code nur die Funktion rename() in direkte Zuweisung. Abschließend werden die geänderten Spaltennamen ausgedruckt und das Ausgabeergebnis lautet: ['Spalte1', 'Spalte2', 'Spalte3'].

3. Verwenden Sie die Funktion set_axis()

Pandas bietet auch die Funktion set_axis(), mit der alle Spaltennamen gleichzeitig geändert werden können. Diese Funktion akzeptiert eine Liste als Parameter und die Elemente in der Liste sind die neuen Spaltennamen. Das Folgende ist ein Beispielcode, der die Funktion set_axis() verwendet, um Spaltennamen zu ändern:

import pandas as pd
# 创建一个DataFrame对象
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 修改所有列名
df.set_axis(['Column1', 'Column2', 'Column3'], axis=1, inplace=True)
# 打印修改后的列名
print(df.columns)

Der obige Code erstellt ein DataFrame-Objekt und verwendet dann die Funktion set_axis(), um alle Spaltennamen in Column1, Column2 und Column3 zu ändern. Abschließend werden die geänderten Spaltennamen ausgedruckt und das Ausgabeergebnis lautet: ['Spalte1', 'Spalte2', 'Spalte3'].

Zusammenfassung:

In diesem Artikel werden drei gängige Methoden zum Ändern von Spaltennamen in Pandas vorgestellt. Verwenden Sie die Funktion rename(), um Spaltennamen basierend auf dem Wörterbuch zu ändern. Ändern Sie die Spaltenattribute direkt, um Werte zuzuweisen, um Spaltennamen zu ändern. Verwenden Sie die Funktion set_axis(), um alle Spaltennamen gleichzeitig zu ändern. Wählen Sie die geeignete Methode, um Spaltennamen entsprechend den tatsächlichen Anforderungen zu ändern, was die Datenverarbeitung und -analyse erleichtern kann.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo ändern Sie Spaltennamen in Pandas. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!