文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在 Pandas DataFrame中重命名列？

DataFrame上最常见的操作之一是重命名（rename）列名称。 分析人员重命名列名称的动机之一是确保这些列名称是有效的Python属性名称。...这意味着列名称不能以数字开头，而是带下画线的小写字母数字。好的列名称还应该是描述性的，言简意赅，并且不应与现有的DataFrame或Series属性冲突。 本文中，我们将重命名列名称。...movies = pd.read_csv("data/movie.csv") 2）DataFrame的重命名方法接收将旧值映射到新值的字典。 可以为这些列创建一个字典，如下所示。...接下来将显示如何通过赋值给.column属性进行重命名。 扩展 在此处，更改了列名称。还可以使用.rename方法重命名索引，如果列是字符串值，则更有意义。...当列表具有与行和列标签相同数量的元素时，此赋值有 以下代码就显示了这样一个示例 从CSV文件中读取数据，并使用index_col参数告诉Pandas将movie_title列用作索引。

5.4K20

（数据科学学习手札72）用pdpipe搭建pandas数据分析流水线

，其主要参数如下： columns：字符串或列表，用于指定需要丢弃的列名 errors：字符串，传入'ignore'或'raise'，用于指定丢弃指定列时遇到错误采取的应对策略，'ignore'表示忽略异常...图5 ColRename: 　　这个类用于对指定列名进行重命名，其主要参数如下： rename_map：字典，传入旧列名->新列名键值对 　　下面是举例演示： 列重命名 # 将budget重命名为...参数指定的后缀名；当drop设置为False时，此参数将不起作用（因为新列直接继承了对应旧列的名称） result_columns：str或list，与columns参数一一对应的结果列名称，当你想要自定义结果新列名称时这个参数就变得非常有用...） result_columns：str或list，与columns参数一一对应的结果列名称，当你想要自定义结果新列名称时这个参数就变得非常有用，默认为None func_desc：str型，可选参数，...：str或list，与columns参数一一对应的结果列名称，当你想要自定义结果新列名称时这个参数就变得非常有用，默认为None，即直接替换原始列 drop：bool型，用于决定是否删除替换前的原始列，

1.3K10
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

案例 | 用pdpipe搭建pandas数据分析流水线

： columns：字符串或列表，用于指定需要丢弃的列名 errors：字符串，传入 'ignore' 或 'raise'，用于指定丢弃指定列时遇到错误采取的应对策略，'ignore'表示忽略异常，'raise...：字典，传入旧列名->新列名键值对 下面是举例演示： 列重命名 # 将budget重命名为Budget pdp.ColRename(rename_map={'budget': 'Budget'}).apply...False时，此参数将不起作用（因为新列直接继承了对应旧列的名称） result_columns：str或list，与columns参数一一对应的结果列名称，当你想要自定义结果新列名称时这个参数就变得非常有用...） result_columns：str或list，与columns参数一一对应的结果列名称，当你想要自定义结果新列名称时这个参数就变得非常有用，默认为None func_desc：str型，可选参数，...pattern：str，传入匹配替换内容的正则表达式 replace：str，传入替换后的新字符串 result_columns：str或list，与columns参数一一对应的结果列名称，当你想要自定义结果新列名称时这个参数就变得非常有用

77910

python数据科学系列：pandas入门详细教程

正因为pandas是在numpy基础上实现，其核心数据结构与numpy的ndarray十分相似，但pandas与numpy的关系不是替代，而是互为补充。...、数据分析和数据可视化全套流程操作 pandas主要面向数据处理与分析，主要具有以下功能特色： 按索引匹配的广播机制，这里的广播机制与numpy广播机制还有很大不同 便捷的数据读写操作，相比于numpy...还是dataframe，均支持面向对象的绘图接口 正是由于具有这些强大的数据分析与处理能力，pandas还有数据处理中"瑞士军刀"的美名。...或字典（用于重命名行标签和列标签） reindex，接收一个新的序列与已有标签列匹配，当原标签列中不存在相应信息时，填充NAN或者可选的填充值 set_index/reset_index，互为逆操作，...需注意的是，这里的字符串接口与python中普通字符串的接口形式上很是相近，但二者是不一样的。

13.8K20

Pandas 25 式

目录 查看 pandas 及其支持项的版本 创建 DataFrame 重命名列 反转行序 反转列序 按数据类型选择列 把字符串转换为数值 优化 DataFrame 大小 用多个文件建立 DataFrame...这里要注意的是，字符串里的字符数量必须与 DataFrame 的列数一致。 3. 重命名列 ? 用点（.）选择 pandas 里的列写起来比较容易，但列名里有空格，就没法这样操作了。...rename()方法改列名是最灵活的方式，它的参数是字典，字典的 Key 是原列名，值是新列名，还可以指定轴向（axis）。 ? 这种方式的优点是可以重命名任意数量的列，一列、多列、所有列都可以。...还有一种简单的方式可以一次性重命名所有列，即，直接为列的属性赋值。 ? 只想替换列名里的空格，还有更简单的操作，直接用 str.replace 方法，不必把所有的列名都敲一遍。 ?...年龄列有 1 位小数，票价列有 4 位小数，如何将这两列显示的小数位数标准化？ 用以下代码让这两列只显示 2 位小数。 ? 第一个参数是要设置的选项名称，第二个参数是 Python 的字符串格式。

8.4K00

数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式，长文建议收藏

目录 查看 pandas 及其支持项的版本 创建 DataFrame 重命名列 反转行序 反转列序 按数据类型选择列 把字符串转换为数值 优化 DataFrame 大小 用多个文件建立 DataFrame...这里要注意的是，字符串里的字符数量必须与 DataFrame 的列数一致。 3. 重命名列 ? 用点（.）选择 pandas 里的列写起来比较容易，但列名里有空格，就没法这样操作了。...rename()方法改列名是最灵活的方式，它的参数是字典，字典的 Key 是原列名，值是新列名，还可以指定轴向（axis）。 ? 这种方式的优点是可以重命名任意数量的列，一列、多列、所有列都可以。...还有一种简单的方式可以一次性重命名所有列，即，直接为列的属性赋值。 ? 只想替换列名里的空格，还有更简单的操作，直接用 str.replace 方法，不必把所有的列名都敲一遍。 ?...年龄列有 1 位小数，票价列有 4 位小数，如何将这两列显示的小数位数标准化？ 用以下代码让这两列只显示 2 位小数。 ? 第一个参数是要设置的选项名称，第二个参数是 Python 的字符串格式。

7.1K20

总结了67个pandas函数，完美解决数据处理，拿来即用！

df[col] # 根据列名，并以Series的形式返回列 df[[col1,col2]] # 以DataFrame形式返回多列 s.iloc[0] # 按位置选取数据 s.loc['index_one...df.at[5,"col1"] # 选择索引名称为5，字段名称为col1的数据 df.iat[5,0] # 选择索引排序为5，字段排序为0的数据 数据处理 这里为大家总结16个常见用法。...df.columns= ['a','b','c'] # 重命名列名（需要将所有列名列出，否则会报错） pd.isnull() # 检查DataFrame对象中的空值，并返回⼀个Boolean数组 pd.notnull...() # 检查DataFrame对象中的⾮空值，并返回⼀个Boolean数组 df.dropna() # 删除所有包含空值的⾏ df.dropna(axis=1) # 删除所有包含空值的列 df.dropna...col1分组的所有列的均值,⽀持 df.groupby(col1).col2.agg(['min','max']) data.apply(np.mean) # 对DataFrame中的每⼀列应⽤函数

3.5K30

Python 办公小助手：修改 PDF 中的表格

大致整理下，这问题和把大象装冰箱一样要分三步： 读取 PDF 中的表格内容 在表格内容中提取特定数据 以特定数据对文件重命名 此时面向 Python 默默许愿：要是 Python 中有现成的模块可以直接读取...，可以将 PDF 中的表格数据转化为 pandas 的 DataFrame 格式。...由表格数据中提取其每一列的名称： ? 4. 根据目测分析，批号位于第二列，所以提取第二列名字： ? 5. 通过 DataFrame["列名称"] 来定位到该列具体数据： ? 6....最终我们利用 os 模块将文件夹内的 “demo.pdf” 重命名为 result 所代表的批号数据串.pdf ： ? 注意，这里的 f"{变量}字符串内容" 是格式化字符串的形式。...如果我们有大量 PDF 文件都要提取文件内的批号数据进行重命名，可以将其放到同一个文件夹中，然后只要在最终代码中修改 folder = "文件夹名称"，运行代码等待几秒，便可微微一笑任务搞定了。

2K20

pandas技巧4

()].count() # 查看column_name字段数据重复的个数 数据选取 df[col] # 根据列名，并以Series的形式返回列 df[[col1, col2]] # 以DataFrame..."s"字符串的数据 data.astype(int).isin(list1) # 数据的某条数据的某个字段在列表list1中的数据 df[-df[column_name].duplicated()] #...= value2] # 选取col_name字段不等于value2的数据 数据清理 df.columns = ['a','b','c'] # 重命名列名（需要将所有列名列出，否则会报错） pd.isnull...() # 检查DataFrame对象中的空值，并返回一个Boolean数组 pd.notnull() # 检查DataFrame对象中的非空值，并返回一个Boolean数组 df.dropna() #...data.apply(np.max,axis=1) # 对DataFrame中的每一行应用函数np.max df.groupby(col1).col2.transform("sum") # 通常与groupby

3.4K20

python数据分析——数据分析的数据的导入和导出

如果表格的第一段不是字段名,则需要使用该参数设置字段名。 usecols参数:该参数可以控制导入Excel表格中的哪些列。 names参数：该参数可以对导入数据的列名进行重命名。...如下这个题目 假如encoding 如果是utf-8 的话就是乱码 usecols控制输出第一列和第三列 列名重命名 1.3、导入JSON格式数据 JSON是一种轻量级的数据交换格式,容易阅读...关键技术: DataFrame对象的to_excel方法 与上例相似,该例首先利用Pandas库的read_excel方法读入sales.xlsx文件,然后使用to_excel方法导出新文件。...对于Pandas库中的to_excel()方法，有下列参数说明: sheet_name：字符串，默认值为"Sheet1"，指包含DataFrame数据的表的名称。...如果给定字符串列表，则表示它是列名称的别名。 index：布尔型，默认值为True，行名（索引）。 index_label：字符串或序列，默认值为None。

11410

Python进阶之Pandas入门(四) 数据清理

清理列索引 很多时候，数据集将具有包含符号、大小写单词、空格和拼写的冗长列名。为了使通过列名选择数据更容易，我们可以花一点时间来清理它们的名称。...第一步是检查我们的DataFrame中的哪些单元格是空的: print (movies_df.isnull()) 运行结果： ?...2 imputation 归算(imputation)是一种传统的特征工程技术，用于保留具有null值的有价值数据。...如果您还记得我们从零开始创建DataFrames时，dict的键最后是列名。现在，当我们选择DataFrame的列时，我们使用方括号，就像访问Python字典一样。...Galaxy333.13Prometheus126.46Split138.12Sing270.32SuicideSquad325.02Name: revenue_millions, dtype: float64 与DataFrame

1.8K60

SQL总结

表名与列名前后使用 ` 包起来，防止与关键字冲突（例如： INSERT INTO `user` VALUES(a,b); ）。     5. 禁止使用 Table Join。     6....>; 修改（UPDATE） 功能 语句 修改数据库名 RENAME DATABASE TO ; 修改表名 RENAME TABLE TO ; 注意： 重命名数据库与数据表一般不推荐使用...FROM ; 查询表中某个数据 SELECT FROM ; 查询表中指定多个数据 SELECT ,,,......,替换前的字符串,替换后的字符串) REPLACE函数（字符串的替换） SUBSTRING (对象字符串,截取的起始位置,截取的字符数) SUBSTRING函数（字符串的截取） CURRENT_DATE...FROM ; 总结   如需要找到符合条件的一些表可以去查询information_schema中的信息，例如：SELECT * FROM information_schema.TABLES

16010

疫情这么严重，还不待家里学Numpy和Pandas？

=1) pandas二维数组:数据框（DataFrame） #第1步：定义一个字典，映射列名与对应列的值 salesDict={ '购药时间':['2018-01-01 星期五','2018-01...,代表所有列 salesDf.iloc[0,:] #获取第一列，代表所有行 salesDf.iloc[:,0] #根据行号和列名称来查询值 salesDf.loc[0,'商品编码'] #获取第一行...salesDf.loc[0,:] #获取‘商品名称’这一列 salesDf.loc[:,'商品名称'] salesDf['商品名称'] #通过列表来选择某几列的数据 salesDf[['商品名称'...salesDf.dtypes 2.数据清洗 1)选择子集(本案例不需要选择子集) subSalesDf=salesDf.loc[0:4,'购药时间':'销售数量'] 2）列名重命名 colNameDict...#errors='coerce' 如果原始数据不符合日期的格式，转换后的值为控制NaT #format 是你原始数据中的日期的格式 salesDf.loc[:,'销售时间']=pd.to_datatime

2.5K41

Python常用小技巧总结

合并字典 字符串分割成列表 字符串列表创建字符串 Python查看图片 itertools模块combinations itertools中reduce 字典.get()方法 解压zip压缩包到指定文件路径...df.at[5,"col1"] # 选择索引名称为5，字段名称为col1的数据 df.iat[5,0] # 选择索引排序为5，字段排序为0的数据 数据处理 df.columns= ['a','b','...c'] # 重命名列名（需要将所有列名列出，否则会报错） pd.isnull() # 检查DataFrame对象中的空值，并返回⼀个Boolean数组 pd.notnull() # 检查DataFrame...) # 通常与groupby连⽤，避免索引更改 数据合并 df1.append(df2) # 将df2中的⾏添加到df1的尾部 df.concat([df1,df2],axis=1,join='inner...') # 将df2中的列添加到df1的尾部,值为空的对应⾏与对应列都不要 df1.join(df2.set_index(col1),on=col1,how='inner') # 对df1的列和df2的列执

9.4K20

SQL 总结

表名与列名前后使用 ` 包起来，防止与关键字冲突（例如： INSERT INTO `user` VALUES(‘a’,‘b’); ）。 禁止使用 Table Join。...>; 修改（UPDATE） 功能 语句 修改数据库名 RENAME DATABASE TO ; 修改表名 RENAME TABLE TO ; 修改数据 UPDATE...; 注意：重命名数据库与数据表一般不推荐使用，若想测试，请先备份好自己的数据库~ 查询（ R E A D ） 功能 语句 查询所有数据库 SHOW DATABASES; 查询指定数据库中所有表名...FROM ; 查询表中某个数据 SELECT FROM ; 查询表中指定多个数据 SELECT ,,,......（字符串） UPPER 函数（大写转换） REPLACE（对象字符串，替换前的字符串，替换后的字符串） REPLACE 函数（字符串的替换） SUBSTRING （对象字符串，截取的起始位置，截取的字符数

47910

2021年大数据Spark（二十六）：SparkSQL数据处理分析

---- ​​​​​​​SparkSQL数据处理分析      在SparkSQL模块中，将结构化数据封装到DataFrame或Dataset集合中后，提供两种方式分析处理数据，正如前面案例【词频统计.../rollup/cube：对某些字段分组，在进行聚合统计  4、聚合函数agg：通常与分组函数连用，使用一些count、max、sum等聚合函数操作  5、排序函数sort/orderBy：按照某写列的值进行排序...（升序ASC或者降序DESC）  6、限制函数limit：获取前几条数据，类似RDD中take函数  7、重命名函数withColumnRenamed：将某列的名称重新命名  8、删除函数drop...：删除某些列  9、增加列函数withColumn：当某列存在时替换值，不存在时添加此列 上述函数在实际项目中经常使用，尤其数据分析处理的时候，其中要注意，调用函数时，通常指定某个列名称，传递Column...对象，通过隐式转换转换字符串String类型为Column对象。

1.7K20

直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

包含值的列将转换为两列：一列用于变量（值列的名称），另一列用于值（变量中包含的数字）。 ? 结果是ID列的值（a，b，c）和值列（B，C）及其对应值的每种组合，以列表格式组织。...诸如字符串或数字之类的非列表项不受影响，空列表是NaN值（您可以使用.dropna（）清除它们 ）。 ? 在DataFrame df中Explode列“ A ” 非常简单： ?...连接的语法如下： ? 使用联接时，公共键列（类似于 合并中的right_on 和 left_on）必须命名为相同的名称。...如果不是，则“ join”和“ merge”在定义方面具有非常相似的含义。 Concat 合并和连接是水平工作，串联或简称为concat，而DataFrame是按行（垂直）连接的。...例如，考虑使用pandas.concat（[df1，df2]）串联的具有相同列名的 两个DataFrame df1 和 df2 ： ?

13.3K20
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券