Pandas DataFrame中更改列名

2024-07-12 05:02| 来源: 网络整理| 查看: 265

在本文中，我们将介绍如何在Python Pandas DataFrame中更改某一个列的名称。

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Pandas DataFrame

Pandas是一个强大的Python库，用于数据分析。其中的DataFrame对象是Pandas库的一个核心概念，它是二维表格数据结构，类似于Excel或SQL表。

我们首先看一下如何创建一个简单的DataFrame对象：

import pandas as pd df = pd.DataFrame({ '名字': ['小明', '小红', '小刚'], '年龄': [20, 18, 22], '性别': ['男', '女', '男'] }) print(df)

上述代码会输出以下结果：

名字年龄性别 0 小明 20 男 1 小红 18 女 2 小刚 22 男更改DataFrame列名

在实际应用中，我们经常需要更改DataFrame的列名，以便更好地解释数据、更好地与其他用户共享数据等等。下面我们介绍三种不同的方法来更改DataFrame中特定列的名称。

方法1：直接更改列名

首先，我们可以直接使用DataFrame的rename()方法来更改DataFrame中特定列的名称。下面是一个示例代码：

import pandas as pd df = pd.DataFrame({ '名字': ['小明', '小红', '小刚'], '年龄': [20, 18, 22], '性别': ['男', '女', '男'] }) df.rename(columns={'名字': '姓名'}, inplace=True) print(df)

输出结果为：

姓名年龄性别 0 小明 20 男 1 小红 18 女 2 小刚 22 男

在上述示例中，我们使用rename()方法将名字列的名称更改为姓名。注意，在使用rename()方法时，我们必须指定inplace=True，以确保更改在原始DataFrame对象中生效。

方法2：使用枚举更改列名

除了直接使用rename()方法，我们还可以依靠枚举，简单地创建新的列名称列表，并使用columns属性将新名称赋值给DataFrame。以下是示例代码：

import pandas as pd df = pd.DataFrame({ '名字': ['小明', '小红', '小刚'], '年龄': [20, 18, 22], '性别': ['男', '女', '男'] }) new_columns = ['姓名', '年龄', '性别'] df.columns = new_columns print(df)

输出结果为：

姓名年龄性别 0 小明 20 男 1 小红 18 女 2 小刚 22 男

在上述示例中，我们首先创建了一个新的列名称列表new_columns。然后，我们将这个列表赋值给DataFrame的columns属性。

方法3：使用列索引更改列名

最后，我们可以使用DataFrame的列索引来直接更改特定列的名称。以下是示例代码：

import pandas as pd df = pd.DataFrame({ '名字': ['小明', '小红', '小刚'], '年龄': [20, 18, 22], '性别': ['男', '女', '男'] }) df.columns.values[0] = '姓名' print(df)

输出结果为：

姓名年龄性别 0 小明 20 男 1 小红 18 女 2 小刚 22 男

在上述示例中，我们使用DataFrame的列索引，并将其第一个元素更改为新的列名。

总结

在本文中，我们介绍了三种不同的方法来更改Pandas DataFrame中特定列的名称。无论您使用哪种方法，您都可以轻松地更改列名称以更好地解释数据或与他人共享数据。建议在多次修改的数据中，建立一个保持一致的列名规则，便于进行数据处理和分析。

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