Python數據框重命名 – 效率高、易用的方法

在進行數據處理時，數據重命名是常見的操作。數據重命名不僅可以讓變量的含義更加明確，還可以使代碼更易讀和易懂。在Python中，數據框重命名可以使用多個方法實現，下面將詳細介紹幾種方法。

一、使用rename方法

rename方法可以對數據框的行列名稱進行修改。該函數返回一個新的數據框對象，不對原數據框進行修改。使用該函數可以對數據框進行靈活的重命名操作。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
print("原始數據框：\n", df)

df_renamed = df.rename(columns={'A': 'new_A', 'B': 'new_B'})
print("重命名後的數據框：\n", df_renamed)

輸出結果為：

原始數據框：
    A  B
0  1  a
1  2  b
2  3  c
重命名後的數據框：
   new_A new_B
0      1     a
1      2     b
2      3     c

使用rename方法可以同時修改多個列名或行名，使用該函數可以對數據框進行靈活的重命名操作。

二、使用columns和index屬性

在數據框中，列名和行名是通過columns和index屬性分別進行操作的。通過修改這兩個屬性，可以對數據框進行重命名操作。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
print("原始數據框：\n", df)

df.columns = ['new_A', 'new_B']
print("重命名後的數據框：\n", df)

輸出結果為：

原始數據框：
    A  B
0  1  a
1  2  b
2  3  c
重命名後的數據框：
   new_A new_B
0      1     a
1      2     b
2      3     c

使用columns和index屬性可以對數據框進行重命名操作。這種方法可以直接修改原數據框，但是只能重命名列名和行名。

三、使用set_axis方法

set_axis方法可以對數據框的列名和行名進行重命名，同時還可以指定軸方向。這種方法可以對數據框進行靈活的重命名操作。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
print("原始數據框：\n", df)

df_renamed = df.set_axis(['new_A', 'new_B'], axis=1, inplace=False)
print("重命名後的數據框：\n", df_renamed)

輸出結果為：

原始數據框：
    A  B
0  1  a
1  2  b
2  3  c
重命名後的數據框：
   new_A new_B
0      1     a
1      2     b
2      3     c

使用set_axis方法可以對數據框進行靈活的重命名操作。在該方法中，axis=1表示對列名進行操作，inplace=False表示不對原數據框進行修改，而是返回一個新的數據框。

四、使用reindex方法

reindex方法可以對數據框的行和列進行重命名，同時還可以指定新的行和列的順序。該方法還可以指定如何處理缺失值。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
print("原始數據框：\n", df)

df_renamed = df.reindex(columns=['new_B', 'new_A'], fill_value=0)
print("重命名後的數據框：\n", df_renamed)

輸出結果為：

原始數據框：
    A  B
0  1  a
1  2  b
2  3  c
重命名後的數據框：
  new_B  new_A
0     a      1
1     b      2
2     c      3

使用reindex方法可以對數據框進行重命名操作，可以指定新的行和列的順序，還可以指定如何處理缺失值。

五、使用set方法

set方法可以對數據框的列名進行重命名，該方法會直接修改原數據框。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
print("原始數據框：\n", df)

df.set_axis(['new_A', 'new_B'], axis=1, inplace=True)
print("重命名後的數據框：\n", df)

輸出結果為：

原始數據框：
   A  B
0  1  a
1  2  b
2  3  c
重命名後的數據框：
   new_A new_B
0      1     a
1      2     b
2      3     c

使用set方法可以對數據框進行簡單的重命名操作，但是該方法會直接修改原數據框。因此，在使用該方法時需要注意。

綜上所述，以上是Python數據框重命名的幾種方法，根據需求選擇最合適的方法進行數據處理。如果需要修改列名和行名，可以使用rename和set_axis方法；如果只需要修改列名或行名，可以使用set方法和columns和index屬性；如果需要修改行列順序並且指定如何處理缺失值，可以使用reindex方法。