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Pandas.DataFrame的行名和列名的修改_python

作者：餃子大人 ? 更新時間： 2023-05-30 編程語言

pandas.DataFrame行名(index)和列名(columns)的修改方法如下。

rename()

  • 任意的行名(index)和列名(columns)的修改

add_prefix(), add_suffix()

  • 列名的接頭詞和結尾詞的追加

index和columns元素的更新

  • 行名和列名全部修改

接下來，對每個方法進行說明。

rename()

  • 多個行名和列名的修改
  • 原DataFrame的修改（參數inplace）
  • 使用lambda表達式和函數進行批處理

add_prefix(), add_suffix()

index和columns元素的更新

首先，先生成一個DaraFrame。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [11, 21, 31],
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?'B': [12, 22, 32],
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?'C': [13, 23, 33]},
? ? ? ? ? ? ? ? ? index=['ONE', 'TWO', 'THREE'])

print(df)
# ? ? ? ? A ? B ? C
# ONE ? ?11 ?12 ?13
# TWO ? ?21 ?22 ?23
# THREE ?31 ?32 ?33

DataFrame.rename()

函數DataFrame.rename()可以對任意行和列的名稱進行修改。
DataFrame.rename()的參數有index和columns，使用"{舊值：新值}"字典的形式進行參數的指定。

index為行，columns為列。只想修改某行或者某列的時候，只需要單獨指定一個參數即可。

修改后，返回一個新的DataFrame，原DataFrame并沒有被修改。

df_new = df.rename(columns={'A': 'a'}, index={'ONE': 'one'})
print(df_new)
# ? ? ? ? a ? B ? C
# one ? ?11 ?12 ?13
# TWO ? ?21 ?22 ?23
# THREE ?31 ?32 ?33

print(df)
# ? ? ? ? A ? B ? C
# ONE ? ?11 ?12 ?13
# TWO ? ?21 ?22 ?23
# THREE ?31 ?32 ?33

多個行名和列名的修改

多個行名和列名可以同時修改。只需要追加參數（字典的元素）。

print(df.rename(columns={'A': 'a', 'C': 'c'}))
#         a   B   c
# ONE    11  12  13
# TWO    21  22  23
# THREE  31  32  33

原DataFrame的修改（參數inplace）

默認的設置為原DataFrame不變，返回一個新的DataFrame。

當參數inplace為True時，原DataFrame將會被修改。返回值為None。

df_org = df.copy()
df_org.rename(columns={'A': 'a'}, index={'ONE': 'one'}, inplace=True)
print(df_org)
#         a   B   C
# one    11  12  13
# TWO    21  22  23
# THREE  31  32  33

使用lambda表達式和函數進行批處理

rename()的參數index和columns值也可以指定為函數方法。

比如，大小寫的轉換。

print(df.rename(columns=str.lower, index=str.title))
#         a   b   c
# One    11  12  13
# Two    21  22  23
# Three  31  32  33

lambda表達式-無名函數的指定。

print(df.rename(columns=lambda s: s*3, index=lambda s: s + '!!'))
#          AAA  BBB  CCC
# ONE!!     11   12   13
# TWO!!     21   22   23
# THREE!!   31   32   33

add_prefix(), add_suffix()

列名的接頭詞和結尾詞的追加方法。add_prefix()和add_suffix()。

在方法的參數里指定接頭詞或者結尾詞。

print(df.add_prefix('X_'))
# ? ? ? ?X_A ?X_B ?X_C
# ONE ? ? 11 ? 12 ? 13
# TWO ? ? 21 ? 22 ? 23
# THREE ? 31 ? 32 ? 33

print(df.add_suffix('_X'))
# ? ? ? ?A_X ?B_X ?C_X
# ONE ? ? 11 ? 12 ? 13
# TWO ? ? 21 ? 22 ? 23
# THREE ? 31 ? 32 ? 33

add_prefix()和add_suffix()只能對列名(columns)進行修改。想要對行名進行修改的時候，可以參照上述lambda表達式的使用方法。

index和columns元素的更新

當想要對DataFrame里全部的元素修改或更新的時候，可以使用rename()方法的參數index，columns進行指定。

可以在index，columns屬性中指定List，tuple，pandas.Series等。

df.index = [1, 2, 3]
df.columns = ['a', 'b', 'c']

print(df)
# ? ? a ? b ? c
# 1 ?11 ?12 ?13
# 2 ?21 ?22 ?23
# 3 ?31 ?32 ?33

此時，請注意，如果列表等的大?。ㄔ財担┡c行數/列數不一致時，則會發生錯誤。

# df.index = [1, 2, 3, 4]
# ValueError: Length mismatch: Expected axis has 3 elements, new values have 4 elements

原文鏈接：https://blog.csdn.net/qq_18351157/article/details/104410294

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