修改Pandas的行或列的名字(重命名)

pandas.DataFrame.rename

使用函数: DataFrame.rename(mapper=None, index=None, columns=None, axis=None, copy=True, inplace=False, level=None)

功能:更改轴标签

函数字典值必须是唯一的(1对1)。未包含在 字典/Series  中的标签将保留原样。列出的额外标签不会引发错误。

参数:

mapper, index, columns : dict-like or function, optional

dict-like or functions transformations to apply to that axis' values. Use either mapperand axis to specify the axis to target with mapper, or index and columns.

dict-like 或函数转换以应用于该轴的值。二者必选其一mapper,并使用axis指定轴与目标mapper,或index和 columns。

主要用于指定需要修改的地方:index or columns

axis : int or str, optional

Axis to target with mapper. Can be either the axis name (‘index', ‘columns') or number (0, 1). The default is ‘index'.

轴与目标mapper。可以是轴名称('index','columns')或数字(0,1)。默认为'index'。

copy : boolean, default True

Also copy underlying data

还复制基础数据

inplace : boolean, default False

Whether to return a new DataFrame. If True then value of copy is ignored.

是否返回新的DataFrame。如果为True,则忽略复制值。

level : int or level name, default None

In case of a MultiIndex, only rename labels in the specified level.

如果是MultiIndex,只重命名指定级别的标签。

返回:

renamed : DataFrame

例子

DataFrame.rename 支持两种调用约定

  • (index=index_mapper, columns=columns_mapper, ...)
  • (mapper, axis={'index', 'columns'}, ...)

我们强烈建议您使用关键字参数来阐明您的意图。

>>> df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]})

>>> df.rename(index=str, columns={"A": "a", "B": "c"})

a c

0 1 4

1 2 5

2 3 6

>>> df.rename(index=str, columns={"A": "a", "C": "c"})

a B

0 1 4

1 2 5

2 3 6

#使用轴样式参数

>>> df.rename(str.lower, axis='columns')

a b

0 1 4

1 2 5

2 3 6

>>> df.rename({1: 2, 2: 4}, axis='index')

A B

0 1 4

2 2 5

4 3 6

以上是 修改Pandas的行或列的名字(重命名) 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/341839.html

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