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文檔簡(jiǎn)介
第pandas中df.rename()的具體使用df.rename()用于更改行列的標(biāo)簽,即行列的索引??梢詡魅胍粋€(gè)字典或者一個(gè)函數(shù)。在數(shù)據(jù)預(yù)處理中,比較常用。
官方文檔:
DataFrame.rename(self,mapper=None,index=None,columns=None,axis=None,copy=True,inplace=False,level=None,errors=ignore)
參數(shù)解釋:
創(chuàng)建實(shí)例
importpandasaspd
df=pd.DataFrame({'name':['zhao','qian','sun','wang'],'mark':[150,122,155,132],'gender':['female','female','male','male']})
df
namemarkgender
0zhao150female
1qian122female
2zhou155male
3wang132male
mapper:dictorfunction
映射關(guān)系,可以是字典,也可以是一個(gè)函數(shù)。
df.rename({0:111})
name
mark
gender
111
zhao
150
female#行索引從0變?yōu)?11
1
qian
122
female
2
zhou
155
male
3
wang
132
male
df.rename(lambdax:x+11)#參數(shù)也可以是函數(shù),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:
這3個(gè)參數(shù)作用類似,dataframe中有行和列兩個(gè)方向,在改名時(shí),需要指明改名的是行還是列(默認(rèn)是行),使用df.rename(index=mapper)或者df.rename(columns=mapper)的形式,和df.rename(mapper,axis=0or1)的效果是一樣的
df.rename(lambdax:x+'11',axis=1)
name11
mark11
gender11
#列索引都加了11,name變?yōu)閚ame11
0
zhao
150
female
1
qian
122
female
2
zhou
155
male
3
wang
132
male
df.rename(columns=lambdax:x+'11')#等價(jià)于上面,寫法更簡(jiǎn)潔直觀
name11
mark11
gender11
0
zhao
150
female
1
qian
122
female
2
zhou
155
male
3
wang
132
male
copy:bool,default=True
默認(rèn)為True,效果不清楚。。。文檔就一句話,與會(huì)復(fù)制底層數(shù)據(jù)(alsocopyunderlyingdata),等一個(gè)課代表解答一下。
inplace:bool,defaultFalse
將結(jié)果返回賦值給原變量,無需再次將結(jié)果賦值給新變量。即df.rename(inplace=True)之后,df的值發(fā)生改變(pandas中好多方法都有這個(gè)參數(shù),此處就演示了)
levelint,levelname,defaultnone
針對(duì)多層索引,指定需要改名字的索引具體是哪一個(gè)。
df1=pd.DataFrame([10,11,12,13],index=[['a','a','b','b'],[1,2,3,4],[4,3,2,1]],columns=['tt'])
tt#前三列都為索引
a1410
2311
b3212
4113
df1.rename(index={1:'dd'})
tt#索引中所有的1都變成了dd
add410
2311
b3212
4dd13
df1.rename(index={1:'dd'},level=1)
tt#只有第2列索引改為dd(從0開始計(jì)數(shù))
add410
2311
b3212
4113
errors:{ignore,raise},defaultignore
發(fā)生錯(cuò)誤的處理方式,ignore為忽略,raise為報(bào)錯(cuò)。比如改名字是,如果傳入的參數(shù)中包含索引列沒有的值,就會(huì)報(bào)錯(cuò),ignore或者raise來決定錯(cuò)誤的處理方式
df1
tt#前三列都為索引
a1410
23
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