Adlı bir veri çerçevem ​​var data. Tek bir sütun başlığını nasıl yeniden adlandırabilirim? Örneğin gdpiçin log(gdp)?

data =
    y  gdp  cap
0   1    2    5
1   2    3    9
2   8    7    2
3   3    4    7
4   6    7    7
5   4    8    3
6   8    2    8
7   9    9   10
8   6    6    4
9  10   10    7

data.rename(columns={'gdp':'log(gdp)'}, inplace=True)

renameBunun için bir param olarak dicti kabul ettiği gösteri columnssadece tek bir girişle bir dicti geçmesi böylece.

Ayrıca ilgili

list-comprehensionTek bir sütunu yeniden adlandırmanız gerekiyorsa, çok daha hızlı bir uygulama kullanmak olacaktır.

df.columns = ['log(gdp)' if x=='gdp' else x for x in df.columns]

Birden çok sütunu yeniden adlandırmak gerekirse, aşağıdakilerden biri gibi koşullu ifadeler kullanın:

df.columns = ['log(gdp)' if x=='gdp' else 'cap_mod' if x=='cap' else x for x in df.columns]

Veya, a'yı kullanarak bir eşleme oluşturun dictionaryve varsayılan değeri eski ad olarak ayarlayarak işlemiyle list-comprehensionbirlikte gerçekleştirin get:

col_dict = {'gdp': 'log(gdp)', 'cap': 'cap_mod'}   ## key→old name, value→new name

df.columns = [col_dict.get(x, x) for x in df.columns]

Zamanlamaları:

%%timeit
df.rename(columns={'gdp':'log(gdp)'}, inplace=True)
10000 loops, best of 3: 168 µs per loop

%%timeit
df.columns = ['log(gdp)' if x=='gdp' else x for x in df.columns]
10000 loops, best of 3: 58.5 µs per loop

Pandalarda belirli bir sütunu nasıl yeniden adlandırabilirim?

V0.24 + 'dan, aynı anda bir (veya daha fazla) sütunu yeniden adlandırmak için,

• DataFrame.rename()ile axis=1ya da axis='columns'( axisbağımsız değişken tanıtıldı v0.21.

• Index.str.replace() string / regex tabanlı değiştirme için.

TÜM sütunları bir defada yeniden adlandırmanız gerekirse,

• DataFrame.set_axis()yöntemi ile axis=1. Liste benzeri bir sıra iletin. Yerinde değişiklik için de seçenekler mevcuttur.

rename ile axis=1

df = pd.DataFrame('x', columns=['y', 'gdp', 'cap'], index=range(5))
df

   y gdp cap
0  x   x   x
1  x   x   x
2  x   x   x
3  x   x   x
4  x   x   x

0.21+ ile artık aşağıdakileri axisiçeren bir parametre belirleyebilirsiniz rename:

df.rename({'gdp':'log(gdp)'}, axis=1)
# df.rename({'gdp':'log(gdp)'}, axis='columns')
    
   y log(gdp) cap
0  x        x   x
1  x        x   x
2  x        x   x
3  x        x   x
4  x        x   x

( renameVarsayılan olarak yerinde olmadığına dikkat edin, bu nedenle sonucu tekrar atamanız gerekir .)

Bu ekleme, API'nın geri kalanıyla tutarlılığı artırmak için yapılmıştır. Yeni axisargüman columnsparametreye benzer - aynı şeyi yaparlar.

df.rename(columns={'gdp': 'log(gdp)'})

   y log(gdp) cap
0  x        x   x
1  x        x   x
2  x        x   x
3  x        x   x
4  x        x   x

rename ayrıca her sütun için bir kez çağrılan bir geri çağrıyı kabul eder.

df.rename(lambda x: x[0], axis=1)
# df.rename(lambda x: x[0], axis='columns')

   y  g  c
0  x  x  x
1  x  x  x
2  x  x  x
3  x  x  x
4  x  x  x

Bu özel senaryo için şunu kullanmak istersiniz:

df.rename(lambda x: 'log(gdp)' if x == 'gdp' else x, axis=1)

Index.str.replace

replacePython'daki dizeler yöntemine benzer şekilde , pandalar Dizin ve Serileri (yalnızca nesne türü) str.replace, dize ve normal ifade tabanlı değiştirme için bir ("vektörize") yöntem tanımlar .

df.columns = df.columns.str.replace('gdp', 'log(gdp)')
df
 
   y log(gdp) cap
0  x        x   x
1  x        x   x
2  x        x   x
3  x        x   x
4  x        x   x

Bunun diğer yöntemlere göre avantajı str.replaceregex'i desteklemesidir (varsayılan olarak etkindir). Daha fazla bilgi için dokümanlara bakın.

Bir liste geçirilmesi set_axisileaxis=1

set_axisBaşlık listesi ile arayın . Liste, sütun / dizin boyutuna eşit olmalıdır. set_axisorijinal DataFrame'i varsayılan olarak değiştirir, ancak inplace=Falsedeğiştirilmiş bir kopyayı döndürmeyi belirtebilirsiniz .

df.set_axis(['cap', 'log(gdp)', 'y'], axis=1, inplace=False)
# df.set_axis(['cap', 'log(gdp)', 'y'], axis='columns', inplace=False)

  cap log(gdp)  y
0   x        x  x
1   x        x  x
2   x        x  x
3   x        x  x
4   x        x  x

Not: Gelecek sürümlerde inplacevarsayılan olarak True.

Yöntem Zinciri
Neden set_axissütun atamanın etkili bir yolunu seçtiğimizi neden seçmelisiniz df.columns = ...? Ted Petrou tarafından [bu cevap] 'da gösterildiği gibi, ( https://stackoverflow.com/a/46912050/4909087 ) set_axisyöntemleri zincirlemeye çalışırken kullanışlıdır.

Karşılaştırmak

# new for pandas 0.21+
df.some_method1()
  .some_method2()
  .set_axis()
  .some_method3()

Karşı

# old way
df1 = df.some_method1()
        .some_method2()
df1.columns = columns
df1.some_method3()

Birincisi daha doğal ve serbest akan sözdizimidir.

Pandalarda belirli sütunları yeniden adlandırmanın en az beş farklı yolu vardır ve bunları orijinal yanıtlara bağlantılar ile birlikte aşağıda listeledim. Ayrıca bu yöntemleri zamanladım ve aynı şeyi yapmaları için buldum (veri kümenize ve senaryoya bağlı olarak YMMV olsa da). Aşağıdaki test durumu sütunları yeniden adlandırmak etmektir A M N ZiçinA2 M2 N2 Z2 sütunlu bir dataframe içinde Aiçin Zbir milyon satır içeren.

# Import required modules
import numpy as np
import pandas as pd
import timeit

# Create sample data
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,9999,size=(1000000, 26)), columns=list('ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'))

# Standard way - https://stackoverflow.com/a/19758398/452587
def method_1():
    df_renamed = df.rename(columns={'A': 'A2', 'M': 'M2', 'N': 'N2', 'Z': 'Z2'})

# Lambda function - https://stackoverflow.com/a/16770353/452587
def method_2():
    df_renamed = df.rename(columns=lambda x: x + '2' if x in ['A', 'M', 'N', 'Z'] else x)

# Mapping function - https://stackoverflow.com/a/19758398/452587
def rename_some(x):
    if x=='A' or x=='M' or x=='N' or x=='Z':
        return x + '2'
    return x
def method_3():
    df_renamed = df.rename(columns=rename_some)

# Dictionary comprehension - https://stackoverflow.com/a/58143182/452587
def method_4():
    df_renamed = df.rename(columns={col: col + '2' for col in df.columns[
        np.asarray([i for i, col in enumerate(df.columns) if 'A' in col or 'M' in col or 'N' in col or 'Z' in col])
    ]})

# Dictionary comprehension - https://stackoverflow.com/a/38101084/452587
def method_5():
    df_renamed = df.rename(columns=dict(zip(df[['A', 'M', 'N', 'Z']], ['A2', 'M2', 'N2', 'Z2'])))

print('Method 1:', timeit.timeit(method_1, number=10))
print('Method 2:', timeit.timeit(method_2, number=10))
print('Method 3:', timeit.timeit(method_3, number=10))
print('Method 4:', timeit.timeit(method_4, number=10))
print('Method 5:', timeit.timeit(method_5, number=10))

Çıktı:

Method 1: 3.650640267
Method 2: 3.163998427
Method 3: 2.998530871
Method 4: 2.9918436889999995
Method 5: 3.2436501520000007

Sizin için en sezgisel olan ve uygulamanızda uygulaması en kolay olan yöntemi kullanın.