在熊貓中使用列表來替換列名稱

我想了解在熊貓中使用df.rename時的錯誤。具體來說，使用帶有元組的重命名函數無誤地執行，但不更改列名稱。在熊貓中使用列表來替換列名稱

f_GreaterArea = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), 
       index=['a', 'c', 'e', 'f', 'h'], 
       columns=['one', 'two', 'three']) 

print(f_GreaterArea) 

    one  two  three 
a 0.278969 -0.676388 -2.464444 
c -0.992077 -0.435534 2.267315 
e 2.094669 -1.401885 1.243658 
f 0.886835 0.195726 -0.132382 
h -0.920486 -0.298380 2.227378 

old_colnames = ('one', 'two', 'three') 
new_colnames = ('pig', 'cups', 'seven') 


f_GreaterArea.rename(columns={old_colnames:new_colnames}, inplace=True) 

print(f_GreaterArea) 

    one  two  three 
a 0.278969 -0.676388 -2.464444 
c -0.992077 -0.435534 2.267315 
e 2.094669 -1.401885 1.243658 
f 0.886835 0.195726 -0.132382 
h -0.920486 -0.298380 2.227378

來源

2017-06-01 Shawn

是否有你需要使用元組的原因？ –

其實，我想要使用的是列表（並且sparc_spread的答案允許這樣做）。原因在於列表稍後很重要（例如，指定dropna列等）。 – Shawn

你是想在dict有三個入口，一個是要重命名每列傳遞正確的，但是dict你逝去的是沒有的。它是一個條目的dict，其中一個元組作爲鍵，另一個作爲值。

使用dict理解把元組成dict，像這樣：

{i:j for i,j in zip(old_colnames,new_colnames)}

因此，在你的代碼的情況下，這就是：

col_rename_dict = {i:j for i,j in zip(old_colnames,new_colnames)} 
f_GreaterArea.rename(columns=col_rename_dict, inplace=True)

或者只是：

f_GreaterArea.rename(
    columns={i:j for i,j in zip(old_colnames,new_colnames)}, inplace=True 
)

這裏的a nice little write-up一般理解，包括dict的理解。它還包括使用zip。

來源

2017-06-01 00:36:18

創建字典完美工作，謝謝 – Shawn

很高興能夠幫助並感謝您的接受！確保查看該鏈接;理解和zip對各種東西都很有用。 –

列參數應該是這樣的：

{'one': 'pig', 'three': 'seven', 'two': 'cups'}

使用此代碼來獲得它：

dict(zip(old_colnames, new_colnames))

如果你想更改列的名稱，使用此代碼會更加容易：

f_GreaterArea.columns = ('pig', 'cups', 'seven')

來源

2017-06-01 00:58:31 xmduhan

我看到這種技術是如何工作的，並且也使用了zip技術，就像在sparc_spread接受的答案中一樣。 – Shawn

在熊貓中使用列表來替換列名稱

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