如何使用Pandas修改列名

YNBDL • 2025-02-27 19:28 • 编程

Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库，它提供了丰富的数据处理工具，包括DataFrame，它是一种二维表格数据结构。在使用DataFrame时，经常需要对列名进行修改，以更好地反映数据的含义。本文将从多个方面对Pandas修改列名做详细的阐述。

一、使用rename方法

在Pandas中，最基本的修改列名的方法是使用rename()方法。可以使用字典将原始列名映射为新的列名。

import pandas as pd

# 创建数据
data = {'name': ['Michael', 'John', 'Tom'], 'age': [18, 21, 20], 'gender': ['Male', 'Male', 'Female']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用rename()方法修改列名
df.rename(columns={'name': '姓名', 'age': '年龄', 'gender': '性别'}, inplace=True)

上述代码将原来的列名”name”、”age”和”gender”分别修改为”姓名”、”年龄”和”性别”。

二、使用set_axis方法

另一种修改列名的方法是使用set_axis()方法。该方法可以更改DataFrame或系列的行名称或列名称。

import pandas as pd

# 创建数据
data = {'name': ['Michael', 'John', 'Tom'], 'age': [18, 21, 20], 'gender': ['Male', 'Male', 'Female']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用set_axis()方法修改列名
new_columns = ['姓名', '年龄', '性别']
df.set_axis(new_columns, axis='columns', inplace=True)

set_axis()方法的第一个参数是新的列名列表，axis参数指定为”columns”表示修改列名。

三、使用.columns属性

Pandas还提供了一个.columns属性，它包含了DataFrame的列名。

import pandas as pd

# 创建数据
data = {'name': ['Michael', 'John', 'Tom'], 'age': [18, 21, 20], 'gender': ['Male', 'Male', 'Female']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用.columns属性修改列名
df.columns = ['姓名', '年龄', '性别']

.columns属性直接修改列名列表即可。

四、使用rename_axis方法

在Pandas 0.21版本之后，DataFrame和Series对象具备了两个轴的名称（axis name）：行名称（row label）和列名称（column label）。默认情况下，行名称和列名称使用None进行初始设置。因此，在Pandas中，可以使用rename_axis()方法来设置行名称和列名称。

import pandas as pd

# 创建数据
data = {'name': ['Michael', 'John', 'Tom'], 'age': [18, 21, 20], 'gender': ['Male', 'Male', 'Female']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用rename_axis()方法设置列名称
df = df.rename_axis(index=None, columns='个人信息')

上述代码中，将”姓名”、”年龄”和”性别”三个列名整体修改为”个人信息”，并用rename_axis()方法设置列名称。

五、在创建DataFrame时设定列名

在创建Pandas DataFrame时，可以同时指定列名。

import pandas as pd

# 指定列名创建DataFrame
data = {'姓名': ['Michael', 'John', 'Tom'], '年龄': [18, 21, 20], '性别': ['Male', 'Male', 'Female']}
df = pd.DataFrame(data)

直接在字典中指定列名即可。

六、使用Categorical数据类型

在一些情况下，可以使用Categorical数据类型来修改列名。

import pandas as pd

# 创建数据
data = {'name': ['Michael', 'John', 'Tom'], 'age': [18, 21, 20], 'gender': ['Male', 'Male', 'Female']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用Categorical数据类型修改列名
df.columns = pd.CategoricalIndex(['姓名', '年龄', '性别'])

Categorical数据类型使得修改列名变得更加直观和易于理解。

结束语

本文从多个方面对Pandas修改列名做了详细的阐述。在实际开发中，由于数据本身的特点和需求的多样性，可能会出现更加复杂和多变的修改列名的方式，但我们可以根据不同的情况，选择最合适的方法进行使用。

原创文章，作者：YNBDL，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/362674.html