pandas中DataFrame修改index、columns名的方法示例
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 '''
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。
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