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Datenverarbeitungsfähigkeiten von Pandas: Einfache Methode zum Ändern von Spaltennamen

王林
王林Original
2024-01-10 08:15:461704Durchsuche

Datenverarbeitungsfähigkeiten von Pandas: Einfache Methode zum Ändern von Spaltennamen

Pandas-Datenverarbeitungstipps: Eine einfache Möglichkeit, Spaltennamen zu ändern

Während des Datenverarbeitungsprozesses müssen wir manchmal die Spaltennamen im DataFrame ändern, um die Bedeutung der Daten besser widerzuspiegeln oder bestimmte Anforderungen zu erfüllen. Pandas bietet einfache und benutzerfreundliche Methoden zum Ändern von Spaltennamen. In diesem Artikel werden mehrere gängige Methoden vorgestellt und spezifische Codebeispiele bereitgestellt.

Methode 1: Verwenden Sie die Funktion rename() rename()函数

rename()函数可以通过提供一个字典或函数来更改列名。下面是一个使用字典的示例:

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'Score': [90, 80, 95]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用rename函数修改列名
df.rename(columns={'Name': '姓名', 'Age': '年龄', 'Score': '分数'}, inplace=True)
print(df)

运行结果如下:

        姓名  年龄  分数
0    Alice  25  90
1      Bob  30  80
2  Charlie  35  95

方法二:直接修改columns属性

我们也可以直接修改DataFrame的columns属性来更改列名。下面是一个示例代码:

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'Score': [90, 80, 95]}
df = pd.DataFrame(data)

# 直接修改columns属性
df.columns = ['姓名', '年龄', '分数']
print(df)

运行结果与前面的示例一样:

        姓名  年龄  分数
0    Alice  25  90
1      Bob  30  80
2  Charlie  35  95

方法三:使用set_axis()方法

set_axis()方法可以一次性修改多个列名。下面是一个示例代码:

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'Score': [90, 80, 95]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用set_axis方法修改列名
df.set_axis(['姓名', '年龄', '分数'], axis='columns', inplace=True)
print(df)

结果与前面的示例相同:

        姓名  年龄  分数
0    Alice  25  90
1      Bob  30  80
2  Charlie  35  95

总结:

通过以上的例子,我们可以看到修改DataFrame列名的几种方法。根据实际需求选择相应的方法进行修改。rename()函数适用于有多个不同的列名需要修改的情况,可以通过字典或函数来指定需要修改的列名。直接修改columns属性是一个简单直观的方法,适用于只有几个列名需要修改的情况。set_axis()

Die Funktion rename() kann Spaltennamen ändern, indem Sie ein Wörterbuch oder eine Funktion bereitstellen. Das Folgende ist ein Beispiel für die Verwendung eines Wörterbuchs:

rrreee

Die laufenden Ergebnisse lauten wie folgt: 🎜rrreee🎜Methode 2: Das Attribut columns direkt ändern🎜🎜Wir können die columns auch direkt ändern -Attribut des DataFrame, um Spaltennamen zu ändern. Das Folgende ist ein Beispielcode: 🎜rrreee🎜Das laufende Ergebnis ist das gleiche wie im vorherigen Beispiel: 🎜rrreee🎜Methode drei: Verwenden Sie die Methode set_axis()🎜🎜Der set_axis()-Methode kann einmal verwendet werden. Ändern Sie mehrere Spaltennamen. Hier ist ein Beispielcode: 🎜rrreee🎜Das Ergebnis ist das gleiche wie im vorherigen Beispiel: 🎜rrreee🎜Zusammenfassung: 🎜🎜Anhand der obigen Beispiele können wir verschiedene Möglichkeiten sehen, die DataFrame-Spaltennamen zu ändern. Wählen Sie die entsprechende Methode aus, um sie entsprechend den tatsächlichen Anforderungen zu ändern. Die Funktion <code>rename() eignet sich für Situationen, in denen mehrere unterschiedliche Spaltennamen geändert werden müssen. Die zu ändernden Spaltennamen können über ein Wörterbuch oder eine Funktion angegeben werden. Das direkte Ändern des Attributs columns ist eine einfache und intuitive Methode, die sich für Situationen eignet, in denen nur wenige Spaltennamen geändert werden müssen. Die Methode set_axis() eignet sich zum gleichzeitigen Ändern mehrerer Spaltennamen. 🎜🎜Ich hoffe, dass die obige Einführung den Lesern helfen kann, die Methode zum einfachen Ändern von Spaltennamen in Pandas zu erlernen. Je nach Situation können unterschiedliche Methoden ausgewählt und verwendet werden, und durch den flexiblen Einsatz dieser Methoden können sie sich besser an die Anforderungen der Datenverarbeitung anpassen. 🎜

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDatenverarbeitungsfähigkeiten von Pandas: Einfache Methode zum Ändern von Spaltennamen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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