KĀ PĀRDĒVĒT KOLONNAS PANDAS DATAFRAME

Ņemot vērā Pandas DataFrame, apskatīsim, kā pārdēvēt Pandas kolonnas ar piemēriem. Šeit mēs apspriedīsim 5 dažādus veidus, kā pārdēvēt kolonnu nosaukumus pandas DataFrame.

1. metode: Izmantojot funkciju pārdēvēt().

Viens veids, kā pārdēvēt kolonnas Pandas Dataframe, ir izmantot funkciju pārdēvēt(). Šī metode ir ļoti noderīga, ja mums ir jāpārdēvē dažas atlasītās kolonnas, jo mums ir jānorāda informācija tikai tām kolonnām, kuras ir jāpārdēvē.

1. piemērs: Pārdēvēt a viena kolonna .

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)>

Izvade:

2. piemērs: Pārdēvēt vairākas kolonnas .

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)>

Izvade:

2. metode: Piešķirot jaunu kolonnu nosaukumu sarakstu

Kolonnas var arī pārdēvēt, tieši piešķirot sarakstu ar jauniem nosaukumiem tā Dataframe objekta kolonnu atribūtam, kuram mēs vēlamies pārdēvēt kolonnas. Šīs metodes trūkums ir tāds, ka mums ir jānodrošina jauni nosaukumi visām kolonnām, pat ja vēlaties pārdēvēt tikai dažas kolonnas.

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)>

Izvade:

3. metode: pārdēvējiet kolonnu nosaukumus, izmantojot funkciju DataFrame set_axis().

Šajā piemērā mēs pārdēvēsim kolonnas nosaukumu, izmantojot funkciju set_axis, kā parametru nodosim jauno kolonnas nosaukumu un asi, kas kolonnā jāaizstāj ar jaunu nosaukumu.

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()>

Izvade:

kas ir direktoriju iesniegšana

4. metode: pārdēvējiet kolonnu nosaukumus, izmantojot DataFrame funkcijas add_prefix() un add_suffix()

Šajā piemērā mēs pārdēvēsim kolonnas nosaukumu, izmantojot funkcijas add_Sufix un add_Prefix, mēs nodosim prefiksu un sufiksu, kas jāpievieno kolonnas nosaukuma vārdam un uzvārdam.

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()>

Izvade:

 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. metode. Aizstājiet konkrētus kolonnu nosaukumu tekstus, izmantojot funkciju Dataframe.columns.str.replace

Šajā piemērā mēs pārdēvēsim kolonnas nosaukumu, izmantojot aizstāšanas funkciju, kā kolonnas parametru nodosim veco nosaukumu ar jauno nosaukumu.

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()>

Izvade: