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修改Pandas的行或列的名字(重命名)

 更新時(shí)間:2019年12月18日 10:24:59   作者:ChenVast  
這篇文章主要介紹了修改Pandas的行或列的名字(重命名),文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

pandas.DataFrame.rename

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

功能:更改軸標(biāo)簽

函數(shù)字典值必須是唯一的(1對1)。未包含在 字典/Series  中的標(biāo)簽將保留原樣。列出的額外標(biāo)簽不會(huì)引發(fā)錯(cuò)誤。

參數(shù):

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 或函數(shù)轉(zhuǎn)換以應(yīng)用于該軸的值。二者必選其一mapper,并使用axis指定軸與目標(biāo)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'.

軸與目標(biāo)mapper??梢允禽S名稱('index','columns')或數(shù)字(0,1)。默認(rèn)為'index'。

copy : boolean, default True

Also copy underlying data

還復(fù)制基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

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。如果為True,則忽略復(fù)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,只重命名指定級別的標(biāo)簽。

返回:

renamed : DataFrame

例子

DataFrame.rename 支持兩種調(diào)用約定

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

我們強(qiáng)烈建議您使用關(guān)鍵字參數(shù)來闡明您的意圖。

>>> 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
 
 
#使用軸樣式參數(shù)
 
>>> 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

以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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