[Serie Python Fennel Bean] PANDAS Modificar el nombre de la columna del marco de datos

[Serie Python Fennel Bean] PANDAS Modificar el nombre de la columna del marco de datos

Al programar en Python, a veces resulta interesante utilizar diferentes métodos para lograr el mismo objetivo. Esto me recuerda al Kong Yiji de Lu Xun. Kong Yiji investigó mucho sobre las cuatro formas de escribir la palabra hinojo para los frijoles de hinojo. No me atrevo a compararme con Kong Yiji, así que aquí colecciono algunos frijoles de hinojo Python para el disfrute de todos los programadores.

Primero prepare una función para generar un DataFrame para probar. Este DataFrame tiene 3 columnas denominadas a, b y c.

import pandas as pd
def get_df():
    return pd.DataFrame({
    
    'a':[1,2,3], 'b':[4,5,6], 'c':[7,8,9]})
get_df()

	a	b	C
0	1	4	7
1	2	5	8
2	3	6	9

Hinojo Uno: atributo de columnas

Un día, BOSS dijo que los nombres de las columnas del DataFrame deberían cambiarse a mayúsculas. Así que simplemente lancé una Lista a la propiedad de columnas del DataFrame y la tarea se completó. Los ejemplos son los siguientes:

df = get_df()
df.columns=['A','B','C']
df

	A	B	C
0	1	4	7
1	2	5	8
2	3	6	9

frijoles de hinojo 2: columns.str

Un día, BOSS me dio un DataFrame con 300 columnas y me dijo que los nombres de las columnas deberían cambiarse a mayúsculas. Obviamente, utilizar el método anterior es una pérdida de vida. Entonces usé columns.str. Los ejemplos son los siguientes:

df = get_df()
df.columns = df.columns.str.upper()
df

	A	B	C
0	1	4	7
1	2	5	8
2	3	6	9

Hinojo tres: cambiar el nombre del método 1

Un día, BOSS me dio un DataFrame con 300 columnas y dijo que la columna a debería cambiarse de nombre a A, la columna c debería cambiarse de nombre a C y las demás columnas deberían permanecer sin cambios. Entonces utilicé el método de cambio de nombre. Los ejemplos son los siguientes:

df = get_df()
df.rename(columns={
    
    'a': 'A', 'c': 'C'})

	A	b	C
0	1	4	7
1	2	5	8
2	3	6	9

El método de cambio de nombre tiene un parámetro in situ y el valor predeterminado es Falso. En el ejemplo anterior, df no ha cambiado.

df

	a	b	C
0	1	4	7
1	2	5	8
2	3	6	9

Si desea cambiarlo, debe establecerlo en Verdadero.

df.rename(columns={
    
    'a': 'A', 'c': 'C'}, inplace=True)
df

	A	b	C
0	1	4	7
1	2	5	8
2	3	6	9

Frijoles de hinojo cuatro: cambiar el nombre del método 2

Por supuesto, también puedes utilizar funciones, por ejemplo:

df.rename(columns=lambda x:x.upper())

	A	B	C
0	1	4	7
1	2	5	8
2	3	6	9

Hinojo Cinco: cambiar el nombre del Método 3

El parámetro de columnas no se utiliza aquí, por ejemplo:

df.rename(str.upper, axis=1)

	A	B	C
0	1	4	7
1	2	5	8
2	3	6	9

cambiar el nombre es algo bueno. Para un uso detallado, consulte: documentación oficial .
Entonces, ¿cuáles son los beneficios de utilizar el cambio de nombre? Pongamos un ejemplo:

df = get_df()
df.T.rename(columns=lambda x:x+1).T

	a	b	C
1	1	4	7
2	2	5	8
3	3	6	9

Seis frijoles de hinojo: quitar y agregar

Si me siento particularmente feliz, podría considerar:

df = get_df()
for k, v in {
    
    'a': 'A','b': 'B', 'c': 'C'}.items():
    df[v] = df.pop(k)
df

	A	B	C
0	1	4	7
1	2	5	8
2	3	6	9