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法學Python – Pandas DataFrame 中更改列名和行索引
Pandas 是一個 Python 庫，它提供了許多 Python 標準庫中沒有的資料分析功能。其中一項功能就是使用 DataFrame。它們是表示列和行的矩形網格。在建立 DataFrame 時，我們決定列的名稱並在後續資料操作中引用它們。但是，在建立 DataFrame 後，我們可能需要更改列的名稱。在本文中，我們將學習如何實現這一點。
使用 rename()
這是最常用的方法，因為我們可以使用此方法更改列和行索引。我們只需將舊值和新值作為鍵值對字典傳遞給此方法，並使用新名稱儲存 DataFrame。
示例
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'ColumnA': [23, 92, 32],
'ColumnB': [54, 76, 43],
'ColumnC': [16, 45, 10]
},
index=['10-20', '20-30', '30-40'])
df_renamed = df.rename(columns={'ColumnA': 'Col1', 'ColumnB': 'Col2', 'ColumnC': 'Col3'},
index={'10-20': '1', '20-30': '2', '30-40': '3'})
print(df)
print("\n",df_renamed)輸出
執行上述程式碼將得到以下結果
ColumnA ColumnB ColumnC 10-20 23 54 16 20-30 92 76 45 30-40 32 43 10 Col1 Col2 Col3 1 23 54 16 2 92 76 45 3 32 43 10
使用 df.columns
可以將新的列名直接賦值給 df.columns。再次使用 DataFrame 時，將引用新的列名。
示例
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'ColumnA': [23, 92, 32],
'ColumnB': [54, 76, 43],
'ColumnC': [16, 45, 10]
},
index=['10-20', '20-30', '30-40'])
df.columns=["Length","Breadth","Depth"]
print(df)輸出
執行上述程式碼將得到以下結果
Length Breadth Depth 10-20 23 54 16 20-30 92 76 45 30-40 32 43 10
新增字首
Pandas DataFrame 提供了向列名新增字首和字尾的方法。我們只需使用此方法新增所需的字首，該字首將附加到每個列名。
示例
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'ColA': [23, 92, 32],
'ColB': [54, 76, 43],
'ColC': [16, 45, 10]
},
index=['10-20', '20-30', '30-40'])
print(df.add_prefix('Jan-'))輸出
執行上述程式碼將得到以下結果
Jan-ColA Jan-ColB Jan-ColC 10-20 23 54 16 20-30 92 76 45 30-40 32 43 10
更新於：2020年1月2日
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