Turėdami Pandas DataFrame, pažiūrėkime, kaip pervardyti Pandas stulpelius su pavyzdžiais. Čia aptarsime 5 skirtingus būdus, kaip pervardyti stulpelių pavadinimus pandos DataFrame.
Kaip pervardyti stulpelius „Pandas DataFrame“.
1 būdas: Naudojant funkciją pervardyti().
Vienas iš būdų pervardyti stulpelius Pandas Dataframe yra naudoti pervardijimo () funkciją. Šis metodas yra gana naudingas, kai reikia pervardyti kai kuriuos pasirinktus stulpelius, nes reikia nurodyti informaciją tik tiems stulpeliams, kurie turi būti pervardyti.
1 pavyzdys: Pervardyti a viena kolona .
Python # Import pandas package import pandas as pd # Define a dictionary containing ICC rankings rankings = {'test': ['India', 'South Africa', 'England', 'New Zealand', 'Australia'], 'odi': ['England', 'India', 'New Zealand', 'South Africa', 'Pakistan'], 't20': ['Pakistan', 'India', 'Australia', 'England', 'New Zealand']} # Convert the dictionary into DataFrame rankings_pd = pd.DataFrame(rankings) # Before renaming the columns print(rankings_pd) rankings_pd.rename(columns = {'test':'TEST'}, inplace = True) # After renaming the columns print('
After modifying first column:
', rankings_pd.columns)> Išvestis:
2 pavyzdys: Pervardyti keli stulpeliai .
Python # Import pandas package import pandas as pd # Define a dictionary containing ICC rankings rankings = {'test': ['India', 'South Africa', 'England', 'New Zealand', 'Australia'], 'odi': ['England', 'India', 'New Zealand', 'South Africa', 'Pakistan'], 't20': ['Pakistan', 'India', 'Australia', 'England', 'New Zealand']} # Convert the dictionary into DataFrame rankings_pd = pd.DataFrame(rankings) # Before renaming the columns print(rankings_pd.columns) rankings_pd.rename(columns = {'test':'TEST', 'odi':'ODI', 't20':'T20'}, inplace = True) # After renaming the columns print(rankings_pd.columns)> Išvestis:
2 būdas: Priskirdami naujų stulpelių pavadinimų sąrašą
Stulpelius taip pat galima pervardyti tiesiogiai priskiriant sąrašą su naujais pavadinimais Dataframe objekto stulpelių atributui, kurio stulpelius norime pervardyti. Šio metodo trūkumas yra tas, kad turime pateikti naujus visų stulpelių pavadinimus, net jei norime pervardyti tik kai kuriuos stulpelius.
Python
# Import pandas package import pandas as pd # Define a dictionary containing ICC rankings rankings = {'test': ['India', 'South Africa', 'England', 'New Zealand', 'Australia'], 'odi': ['England', 'India', 'New Zealand', 'South Africa', 'Pakistan'], 't20': ['Pakistan', 'India', 'Australia', 'England', 'New Zealand']} # Convert the dictionary into DataFrame rankings_pd = pd.DataFrame(rankings) # Before renaming the columns print(rankings_pd.columns) rankings_pd.columns = ['TEST', 'ODI', 'T-20'] # After renaming the columns print(rankings_pd.columns)> Išvestis:
3 būdas: pervardykite stulpelių pavadinimus naudodami funkciją DataFrame set_axis().
Šiame pavyzdyje pervardysime stulpelio pavadinimą naudodami funkciją set_axis, kaip parametrą perduosime naują stulpelio pavadinimą ir ašį, kuri turėtų būti pakeista nauju pavadinimu stulpelyje.
Python # Import pandas package import pandas as pd # Define a dictionary containing ICC rankings rankings = {'test': ['India', 'South Africa', 'England', 'New Zealand', 'Australia'], 'odi': ['England', 'India', 'New Zealand', 'South Africa', 'Pakistan'], 't20': ['Pakistan', 'India', 'Australia', 'England', 'New Zealand']} # Convert the dictionary into DataFrame rankings_pd = pd.DataFrame(rankings) # Before renaming the columns print(rankings_pd.columns) rankings_pd.set_axis(['A', 'B', 'C'], axis='columns') # After renaming the columns print(rankings_pd.columns) rankings_pd.head()> Išvestis:
kaip atidaryti failą su java
4 būdas: pervardykite stulpelių pavadinimus naudodami DataFrame add_prefix() ir add_suffix() funkcijas
Šiame pavyzdyje stulpelio pavadinimą pervardysime naudodami funkcijas add_Sufix ir add_Prefix, perduosime priešdėlį ir priesagą, kurie turėtų būti pridėti prie stulpelio pavadinimo vardo ir pavardės.
Python # Import pandas package import pandas as pd # Define a dictionary containing ICC rankings rankings = {'test': ['India', 'South Africa', 'England', 'New Zealand', 'Australia'], 'odi': ['England', 'India', 'New Zealand', 'South Africa', 'Pakistan'], 't20': ['Pakistan', 'India', 'Australia', 'England', 'New Zealand']} # Convert the dictionary into DataFrame rankings_pd = pd.DataFrame(rankings) # Before renaming the columns print(rankings_pd.columns) rankings_pd = rankings_pd.add_prefix('col_') rankings_pd = rankings_pd.add_suffix('_1') # After renaming the columns rankings_pd.head()> Išvestis:
col_test_1 col_odi_1 col_t20_1 0 India England Pakistan 1 South Africa India India 2 England New Zealand Australia 3 New Zealand South Africa England 4 Australia Pakistan New Zealand>
5 būdas: pakeiskite konkrečius stulpelių pavadinimų tekstus naudodami Dataframe.columns.str.replace funkciją
Šiame pavyzdyje mes pervardysime stulpelio pavadinimą naudodami pakeitimo funkciją, o senąjį pavadinimą perduosime nauju pavadinimu kaip stulpelio parametrą.
Python # Import pandas package import pandas as pd # Define a dictionary containing ICC rankings rankings = {'test': ['India', 'South Africa', 'England', 'New Zealand', 'Australia'], 'odi': ['England', 'India', 'New Zealand', 'South Africa', 'Pakistan'], 't20': ['Pakistan', 'India', 'Australia', 'England', 'New Zealand']} # Convert the dictionary into DataFrame rankings_pd = pd.DataFrame(rankings) # Before renaming the columns print(rankings_pd.columns) # df = rankings_pd rankings_pd.columns = rankings_pd.columns.str.replace('test', 'Col_TEST') rankings_pd.columns = rankings_pd.columns.str.replace('odi', 'Col_ODI') rankings_pd.columns = rankings_pd.columns.str.replace('t20', 'Col_T20') rankings_pd.head()> Išvestis: