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法律研究Python - 在不使用 rename() 的情況下透過索引重新命名 Pandas DataFrame 中的列名
我們可以輕鬆地按索引重新命名列，即不使用 rename()。匯入所需的庫——
import pandas as pd
建立一個有 3 列的 DataFrame——
dataFrame = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],"Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000],"Units": [90, 120, 100, 150, 200, 130]
}
)讓我們現在使用 columns.values[00] 重新命名所有列，方法是將要更改的列的索引設定在方括號中——
dataFrame.columns.values[0] = "Car Names" dataFrame.columns.values[1] = "Registration Cost" dataFrame.columns.values[2] = "Units_Sold"
範例
以下為程式碼——
import pandas as pd
# Create DataFrame
dataFrame = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],"Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000],"Units": [90, 120, 100, 150, 200, 130]
}
)
print"DataFrame ...\n",dataFrame
# Renaming columns name
dataFrame.columns.values[0] = "Car Names"
dataFrame.columns.values[1] = "Registration Cost"
dataFrame.columns.values[2] = "Units_Sold"
print"\nUpdated DataFrame with new column names...\n",dataFrame輸出
這將產生以下輸出——
DataFrame ... Car Reg_Price Units 0 BMW 7000 90 1 Lexus 1500 120 2 Tesla 5000 100 3 Mustang 8000 150 4 Mercedes 9000 200 5 Jaguar 6000 130 Updated DataFrame with new column names... Car Names Registration Cost Units_Sold 0 BMW 7000 90 1 Lexus 1500 120 2 Tesla 5000 100 3 Mustang 8000 150 4 Mercedes 9000 200 5 Jaguar 6000 130
更新於： 2021-09-20
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