pandas中df.rename()的具体使用-Python开发

pandas中df.rename()的具体使用 df.rename()用于更改行列的标签,即行列的索引.可以传入一个字典或者一个函数.在数据预处理中,比较常用. 官方文档: DataFrame.rename(self, mapper=None, index=None, columns=None, axis=None, copy=True, inplace=False, level=None, errors=‘ignore’) 参数

df.rename()用于更改行列的标签，即行列的索引。可以传入一个字典或者一个函数。在数据预处理中，比较常用。

官方文档：

DataFrame.rename(self, mapper=None, index=None, columns=None, axis=None, copy=True, inplace=False, level=None, errors=‘ignore’)

参数解释：

创建实例

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'name':['zhao','qian','sun','wang'],'mark':[150,122,155,132],'gender':['female','female','male','male']})
df

name   mark   gender
0   zhao   150       female
1   qian   122       female
2   zhou   155       male
3   wang   132       male

mapper：dict or function

映射关系，可以是字典，也可以是一个函数。

df.rename({0:111})
    name    mark    gender
111    zhao    150        female #行索引从0变为111
1    qian    122        female
2    zhou    155        male
3    wang    132        male

df.rename(lambda x: x+11) #参数也可以是函数，索引都加了11
    name    mark    gender
11    zhao    150        female
12    qian    122        female
13    zhou    155        male
14    wang    132        male

index、columns、axis：

这3个参数作用类似，dataframe中有行和列两个方向，在改名时，需要指明改名的是行还是列（默认是行），使用df.rename（index = mapper）或者df.rename(columns=mapper)的形式，和df.rename(mapper，axis=0 or 1)的效果是一样的

df.rename(lambda x: x+'11',axis=1)
    name11    mark11    gender11  #列索引都加了11，name变为name11
0    zhao    150        female
1    qian    122        female
2    zhou    155        male
3    wang    132        male

df.rename(columns=lambda x: x+'11')#等价于上面，写法更简洁直观
    name11    mark11    gender11
0    zhao    150        female
1    qian    122        female
2    zhou    155        male
3    wang    132        male

copy：bool，default = True

默认为True，效果不清楚。。。文档就一句话，与会复制底层数据（also copy underlying data), 等一个课代表解答一下。

inplace：bool，default False

将结果返回赋值给原变量，无需再次将结果赋值给新变量。即df.rename(inplace=True)之后，df的值发生改变（pandas中好多方法都有这个参数，此处就演示了）

level int，level name，default none

针对多层索引，指定需要改名字的索引具体是哪一个。

df1 = pd.DataFrame([10,11,12,13],index=[['a','a','b','b'],[1,2,3,4],[4,3,2,1]],columns=['tt'])
df1
            tt #前三列都为索引
a    1    4    10
    2    3    11
b    3    2    12
    4    1    13

df1.rename(index={1:'dd'})
            tt#索引中所有的1都变成了dd
a    dd    4    10
    2    3    11
b    3    2    12
    4    dd    13

df1.rename(index={1:'dd'},level=1)
            tt#只有第2列索引改为dd（从0开始计数）
a    dd    4    10
    2    3    11
b    3    2    12
    4    1    13

errors:{‘ignore’, ‘raise’}, default ‘ignore’

发生错误的处理方式，ignore为忽略，raise为报错。比如改名字是，如果传入的参数中包含索引列没有的值，就会报错，ignore或者raise来决定错误的处理方式

df1
            tt #前三列都为索引
a    1    4    10
    2    3    11
b    3    2    12
    4    1    13

df1.rename(index={11:'dd'},level=1,errors='raise')
KeyError: '[11] not found in axis'#报错，11没在索引内

到此这篇关于pandas中df.rename()的具体使用的文章就介绍到这了,更多相关pandas df.rename()内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！