摘要:本文参考自修改列名原博客针对每个中的元素做相同的修改操作而拙作是对每个元素做不同操作的生搬硬套请大家不吝赐教提出问题存在一个名为的现在我要将其名字改为该如何操作解决一通过类的自身属性修改无脑赋值直接修改先解决的推导问题列表推导类型转换通过函
本文参考自:pandas 修改 DataFrame 列名
原博客针对每个DataFrame.columns中的元素做相同的修改操作
而拙作是对每个元素做不同操作的生搬硬套, 请大家不吝赐教
存在一个名为dataset的DataFrame
>>> dataset.columns Index(["age", "job", "marital", "education", "default", "housing", "loan", "contact", "month", "day_of_week", "duration", "campaign", "pdays", "previous", "poutcome", "emp.var.rate", "cons.price.idx", "cons.conf.idx", "euribor3m", "nr.employed", "y"], dtype="object")
现在, 我要将其columns名字改为:
>>> new_columns Index(["age_0", "job_1", "marital_2", "education_3", "default_4", "housing_5", "loan_6", "contact_7", "month_8", "day_of_week_9", "duration_10", "campaign_11", "pdays_12", "previous_13", "poutcome_14", "emp.var.rate_15", "cons.price.idx_16", "cons.conf.idx_17", "euribor3m_18", "nr.employed_19", "y_20"], dtype="object")该如何操作? 解决 一.通过DataFrame.columns类的自身属性修改: 1.无脑赋值直接修改
>>> # 先解决`new_columns`的推导问题 >>> # 列表推导 >>> new_columns_list = [column_str+"_"+str(i) for i ,column_str in enumerate(dataset.columns)] >>> # 类型转换 >>> new_columns = pd.core.indexes.base.Index(new_columns_list) >>> dataset.columns = new_columns2.通过.map(mapper, na_action=None)函数来修改
>>> # 注:mapper 多运用 lambda 表达式 >>> # 但我似乎没有找到在 lambda 表达式中改变两个值的方法 >>> # 所以只能蹩脚地用一个全局变量i, 和映射函数mapper() >>> # 希望大家能帮我找到方法 >>> i = 0 >>> def mapper(x): # 映射函数即 mapper global i x += "_" + str(i) i += 1 return x >>> dataset.columns.map(mapper)3.参考博客用到了DataFrame.columns.str对象
用help(DataFrame.columns.str)翻遍了文档,
也没能找到可以被我拿来套用的方法, 想着抽时间把这段文档翻译一下
>>> # 此处先用字典推导法 >>> new_dict = { key:key+"_"+str(i) for i, key in enumerate(dataset.columns) } >>> dataset.rename(columns=new_dict, inplace=True)2.映射修改法
>>> # 原博文依然用到了 lambda 表达式 >>> # 我就再生搬硬套一次, 把上面的复制过来 >>> # 蹩脚地用一个全局变量i, 和映射函数mapper() >>> i = 0 >>> def mapper(x): # 映射函数即 mapper global i x += "_" + str(i) i += 1 return x dataset.rename(columns=mapper, inplace=True)稍微总结一下 : 字典推导和列表推导的使用方法很类似, 最大的区别是选择中括号还是大括号 写在最后 十分欢迎大家直接修改拙作或提出建议!!!
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