本篇文章给大家带来的内容是关于pandas修改DataFrame列名的方法介绍(代码示例),有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。
本文参考自:pandas 修改 DataFrame 列名
原博客针对每个DataFrame.columns中的元素做相同的修改操作
而拙作是对每个元素做不同操作的生搬硬套, 请大家不吝赐教
提出问题
存在一个名为dataset的DataFrame
>>> dataset.columns Index(['age', 'job', 'marital', 'education', 'default', 'housing', 'loan', 'contact', 'month', 'day_of_week', 'duration', 'campaign', 'pdays', 'previous', 'poutcome', 'emp.var.rate', 'cons.price.idx', 'cons.conf.idx', 'euribor3m', 'nr.employed', 'y'], dtype='object')
现在, 我要将其columns
名字改为:
>>> new_columns Index(['age_0', 'job_1', 'marital_2', 'education_3', 'default_4', 'housing_5', 'loan_6', 'contact_7', 'month_8', 'day_of_week_9', 'duration_10', 'campaign_11', 'pdays_12', 'previous_13', 'poutcome_14', 'emp.var.rate_15', 'cons.price.idx_16', 'cons.conf.idx_17', 'euribor3m_18', 'nr.employed_19', 'y_20'], dtype='object')
该如何操作?
解决
一.通过DataFrame.columns类的自身属性修改:
1.无脑赋值直接修改
>>> # 先解决`new_columns`的推导问题 >>> # 列表推导 >>> new_columns_list = [column_str+'_'+str(i) for i ,column_str in enumerate(dataset.columns)] >>> # 类型转换 >>> new_columns = pd.core.indexes.base.Index(new_columns_list) >>> dataset.columns = new_columns
2.通过.map(mapper, na_action=None)
函数来修改
>>> # 注:mapper 多运用 lambda 表达式 >>> # 但我似乎没有找到在 lambda 表达式中改变两个值的方法 >>> # 所以只能蹩脚地用一个全局变量i, 和映射函数mapper() >>> # 希望大家能帮我找到方法 >>> i = 0 >>> def mapper(x): # 映射函数即 mapper global i x += '_' + str(i) i += 1 return x >>> dataset.columns.map(mapper)
3.参考博客用到了DataFrame.columns.str
对象
用help(DataFrame.columns.str)
翻遍了文档,
也没能找到可以被我拿来套用的方法, 想着抽时间把这段文档翻译一下
二.通过DataFrame.rename()函数来修改
1.暴力字典法(好处:可以只修改特定的列)
>>> # 此处先用字典推导法 >>> new_dict = { key:key+'_'+str(i) for i, key in enumerate(dataset.columns) } >>> dataset.rename(columns=new_dict, inplace=True)
2.映射修改法
>>> # 原博文依然用到了 lambda 表达式 >>> # 我就再生搬硬套一次, 把上面的复制过来 >>> # 蹩脚地用一个全局变量i, 和映射函数mapper() >>> i = 0 >>> def mapper(x): # 映射函数即 mapper global i x += '_' + str(i) i += 1 return x dataset.rename(columns=mapper, inplace=True)
稍微总结一下 : 字典推导和列表推导的使用方法很类似, 最大的区别是选择中括号还是大括号
以上是pandas修改DataFrame列名的方法介绍(代码示例)的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

theDifferenceBetweewneaforoopandawhileLoopInpythonisthataThataThataThataThataThataThataNumberoFiterationSiskNownInAdvance,而leleawhileLoopisusedWhenaconDitionNeedneedneedneedNeedStobeCheckedStobeCheckedStobeCheckedStobeCheckedStobeceDrepeTysepectients.peatsiveSectlyStheStobeCeptellyWithnumberofiterations.1)forloopsareAceareIdealForitoringercortersence

在Python中,for循环适用于已知迭代次数的情况,而while循环适合未知迭代次数且需要更多控制的情况。1)for循环适用于遍历序列,如列表、字符串等,代码简洁且Pythonic。2)while循环在需要根据条件控制循环或等待用户输入时更合适,但需注意避免无限循环。3)性能上,for循环略快,但差异通常不大。选择合适的循环类型可以提高代码的效率和可读性。

在Python中,可以通过五种方法合并列表:1)使用 运算符,简单直观,适用于小列表;2)使用extend()方法,直接修改原列表,适用于需要频繁更新的列表;3)使用列表解析式,简洁且可对元素进行操作;4)使用itertools.chain()函数,内存高效,适合大数据集;5)使用*运算符和zip()函数,适用于需要配对元素的场景。每种方法都有其特定用途和优缺点,选择时应考虑项目需求和性能。

foroopsare whenthenemberofiterationsisknown,而whileLoopsareUseduntilacTitionismet.1)ForloopSareIdealForeSequencesLikeLists,UsingSyntaxLike'forfruitinFruitinFruitinFruitIts:print(fruit)'。2)'

toConcateNateAlistofListsInpython,useextend,listComprehensions,itertools.Chain,orrecursiveFunctions.1)ExtendMethodStraightForwardButverBose.2)listComprechencomprechensionsareconconconciseandemandeconeandefforlargerdatasets.3)

Tomergelistsinpython,YouCanusethe操作员,estextMethod,ListComprehension,Oritertools

在Python3中,可以通过多种方法连接两个列表:1)使用 运算符,适用于小列表,但对大列表效率低;2)使用extend方法,适用于大列表,内存效率高,但会修改原列表;3)使用*运算符,适用于合并多个列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,适用于大数据集,内存效率高。

使用join()方法是Python中从列表连接字符串最有效的方法。1)使用join()方法高效且易读。2)循环使用 运算符对大列表效率低。3)列表推导式与join()结合适用于需要转换的场景。4)reduce()方法适用于其他类型归约,但对字符串连接效率低。完整句子结束。


热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

MinGW - 适用于 Windows 的极简 GNU
这个项目正在迁移到osdn.net/projects/mingw的过程中,你可以继续在那里关注我们。MinGW:GNU编译器集合(GCC)的本地Windows移植版本,可自由分发的导入库和用于构建本地Windows应用程序的头文件;包括对MSVC运行时的扩展,以支持C99功能。MinGW的所有软件都可以在64位Windows平台上运行。

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

SublimeText3 Linux新版
SublimeText3 Linux最新版

EditPlus 中文破解版
体积小,语法高亮,不支持代码提示功能

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) 是一个PHP/MySQL的Web应用程序,非常容易受到攻击。它的主要目标是成为安全专业人员在合法环境中测试自己的技能和工具的辅助工具,帮助Web开发人员更好地理解保护Web应用程序的过程,并帮助教师/学生在课堂环境中教授/学习Web应用程序安全。DVWA的目标是通过简单直接的界面练习一些最常见的Web漏洞,难度各不相同。请注意,该软件中