pandas中DataFrame修改index、columns名的方法示例

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

一般常用的有两个方法：

1、使用DataFrame.index = [newName]，DataFrame.columns = [newName]，这两种方法可以轻松实现。

2、使用rename方法（推荐）：

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

参数介绍：

  • mapper，index，columns：可以任选其一使用，可以是将index和columns结合使用。index和column直接传入mapper或者字典的形式。

  • axis：int或str，与mapper配合使用。可以是轴名称（‘index'，‘columns'）或数字（0,1）。默认为'index'。

  • copy：boolean，默认为True，是否复制基础数据。

  • inplace：布尔值，默认为False，是否返回新的DataFrame。如果为True，则忽略复制值。

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
df1 = DataFrame(np.arange(9).reshape(3, 3), index = ['bj', 'sh', 'gz'], columns=['a', 'b', 'c'])
print(df1)
'''
  a b c
bj 0 1 2
sh 3 4 5
gz 6 7 8
'''
# 修改 df1 的 index
print(df1.index) # 可以打印出print的值，同时也可以为其赋值
df1.index = Series(['beijing', 'shanghai', 'guangzhou'])
print(df1)
'''
      a b c
beijing  0 1 2
shanghai  3 4 5
guangzhou 6 7 8
'''
# 可以使用map方法进行映射，map的使用方法就和python中的map几乎一样
print(df1.index.map(str.upper)) # Index(['BEIJING', 'SHANGHAI', 'GUANGZHOU'], dtype='object')
print(df1) # 结果 并未改变， 上面只是返回一个 dataframe 而已
'''
      a b c
beijing  0 1 2
shanghai  3 4 5
guangzhou 6 7 8
'''
# 如果 需要 改变的话，可以如下： 另外赋值给一个变量
df1.index = df1.index.map(str.upper)
print(df1) # 这样 就 改变了
'''
      a b c
BEIJING  0 1 2
SHANGHAI  3 4 5
GUANGZHOU 6 7 8
'''
# 更快捷的 方法 使用 rename，可以分别为 index 和 column 来指定值
# 使用 map 的方式来赋值
df2 = df1.rename(index=str.lower, columns=str.upper) # 这种方法 照样是产生一个新的 dataframe
print(df2)
''' 可以很轻松的 修改 dataframe 的 index 和 columns
      A B C
beijing  0 1 2
shanghai  3 4 5
guangzhou 6 7 8
'''
# 同时，rename 还可以传入字典
df3 = df2.rename(index={'beijing':'bj'}, columns = {'A':'aa'}) # 为某个 index 单独修改名称
print(df3) #
'''
      aa B C
bj     0 1 2
shanghai  3 4 5
guangzhou  6 7 8
'''
# 自定义map函数
def test_map(x):
  return x+'_ABC'
print(df1.index.map(test_map))
# 输出 Index(['BEIJING_ABC', 'SHANGHAI_ABC', 'GUANGZHOU_ABC'], dtype='object')
print(df1.rename(index=test_map))
'''
        a b c
BEIJING_ABC  0 1 2
SHANGHAI_ABC  3 4 5
GUANGZHOU_ABC 6 7 8
'''

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