pandas.DataFrame行名(index)和列名(columns)的修改方法如下。
rename()
- 任意的行名(index)和列名(columns)的修改
add_prefix(), add_suffix()
- 列名的接头词和结尾词的追加
index和columns元素的更新
- 行名和列名全部修改
接下来，对每个方法进行说明。
rename()
- 多个行名和列名的修改
- 原DataFrame的修改（参数inplace）
- 使用lambda表达式和函数进行批处理
add_prefix(), add_suffix()
index和columns元素的更新
首先，先生成一个DaraFrame。
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import pandas as pddf = pd.DataFrame({'A': [11, 21, 31], 'B': [12, 22, 32], 'C': [13, 23, 33]}, index=['ONE', 'TWO', 'THREE'])print(df)# A B C# ONE 11 12 13# TWO 21 22 23# THREE 31 32 33 |
DataFrame.rename()
函数DataFrame.rename()可以对任意行和列的名称进行修改。
DataFrame.rename()的参数有index和columns，使用"{旧值：新值}"字典的形式进行参数的指定。
index为行，columns为列。只想修改某行或者某列的时候，只需要单独指定一个参数即可。
修改后，返回一个新的DataFrame，原DataFrame并没有被修改。
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df_new = df.rename(columns={'A': 'a'}, index={'ONE': 'one'})print(df_new)# a B C# one 11 12 13# TWO 21 22 23# THREE 31 32 33print(df)# A B C# ONE 11 12 13# TWO 21 22 23# THREE 31 32 33 |
多个行名和列名的修改
多个行名和列名可以同时修改。只需要追加参数（字典的元素）。
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print(df.rename(columns={'A': 'a', 'C': 'c'}))# a B c# ONE 11 12 13# TWO 21 22 23# THREE 31 32 33 |
原DataFrame的修改（参数inplace）
默认的设置为原DataFrame不变，返回一个新的DataFrame。
当参数inplace为True时，原DataFrame将会被修改。返回值为None。
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df_org = df.copy()df_org.rename(columns={'A': 'a'}, index={'ONE': 'one'}, inplace=True)print(df_org)# a B C# one 11 12 13# TWO 21 22 23# THREE 31 32 33 |
使用lambda表达式和函数进行批处理
rename()的参数index和columns值也可以指定为函数方法。
比如，大小写的转换。
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print(df.rename(columns=str.lower, index=str.title))# a b c# One 11 12 13# Two 21 22 23# Three 31 32 33 |
lambda表达式-无名函数的指定。
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print(df.rename(columns=lambda s: s*3, index=lambda s: s + '!!'))# AAA BBB CCC# ONE!! 11 12 13# TWO!! 21 22 23# THREE!! 31 32 33 |
add_prefix(), add_suffix()
列名的接头词和结尾词的追加方法。add_prefix()和add_suffix()。
在方法的参数里指定接头词或者结尾词。
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print(df.add_prefix('X_'))# X_A X_B X_C# ONE 11 12 13# TWO 21 22 23# THREE 31 32 33print(df.add_suffix('_X'))# A_X B_X C_X# ONE 11 12 13# TWO 21 22 23# THREE 31 32 33 |
add_prefix()和add_suffix()只能对列名(columns)进行修改。想要对行名进行修改的时候，可以参照上述lambda表达式的使用方法。
index和columns元素的更新
当想要对DataFrame里全部的元素修改或更新的时候，可以使用rename()方法的参数index，columns进行指定。
可以在index，columns属性中指定List，tuple，pandas.Series等。
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df.index = [1, 2, 3]df.columns = ['a', 'b', 'c']print(df)# a b c# 1 11 12 13# 2 21 22 23# 3 31 32 33 |
此时，请注意，如果列表等的大小（元素数）与行数/列数不一致时，则会发生错误。
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# df.index = [1, 2, 3, 4]# ValueError: Length mismatch: Expected axis has 3 elements, new values have 4 elements |
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