【Python茴香豆系列】之 PANDAS 修改 DataFrame 列名#

用 Python 编程，使用不同的方法来完成同一个目标，有时候是一件很有意思的事情。这让我想起鲁迅笔下的孔乙己。孔乙己对于茴香豆的茴字的四种写法颇有研究。我不敢自比孔乙己，这里搜集一些 Python 的茴香豆，以飨各位码农。

首先准备一个函数，用来生成用于测试的 DataFrame 。这个 DataFrame 有 3 列，名称分别为 a 、 b 和 c 。

[1]:

import pandas as pd
def get_df():
    return pd.DataFrame({'a':[1,2,3], 'b':[4,5,6], 'c':[7,8,9]})
get_df()

[1]:
a b c
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9

茴香豆一： columns 属性#

有一天， BOSS 说要把 DataFrame 的列名都改为大写。于是我简单粗暴地是把一个 List 丢给了 DataFrame 的 columns 属性，任务完成。示例如下：

[2]:

df = get_df()
df.columns=['A','B','C']
df

[2]:
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9

茴香豆二： columns.str#

有一天， BOSS 给我一个有 300 列的 DataFrame ，说要把列名都改为大写。显然，使用上面的方法是浪费生命的。于是我使用了 columns.str 。示例如下：

[3]:

df = get_df()
df.columns = df.columns.str.upper()
df

[3]:
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9

茴香豆三： rename 方法1#

有一天， BOSS 给我一个有 300 列的 DataFrame ，说要把列 a 改名为 A ，列 c 改名为 C ，其他列不变。于是我使用了 rename 方法。示例如下：

[4]:

df = get_df()
df.rename(columns={'a': 'A', 'c': 'C'})

[4]:
A b C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9

rename 方法有个 inplace 参数，默认值为 False 。上例中， df 并没有改变。

[5]:

df

[5]:
a b c
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9

如果要改变的话，需要设置 inplace 为 True 。

[6]:

df.rename(columns={'a': 'A', 'c': 'C'}, inplace=True)
df

[6]:
A b C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9

茴香豆四： rename 方法2#

当然，也可以使用函数，例如：

[7]:

df.rename(columns=lambda x:x.upper())

[7]:
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9

茴香豆五： rename 方法3#

这里不使用 columns 参数，例如：

[8]:

df.rename(str.upper, axis=1)

[8]:
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9

rename 是一个好东西，详细的用法参见：官方文档 。 那么使用 rename 有什么好处呢？举个例子吧：

[9]:

df = get_df()
df.T.rename(columns=lambda x:x+1).T

[9]:
a b c
1 1 4 7
2 2 5 8
3 3 6 9

茴香豆六： 删除再添加#

如果在心情特别开心的情况下，我也许可能会考虑：

[10]:

df = get_df()
for k, v in {'a': 'A','b': 'B', 'c': 'C'}.items():
    df[v] = df.pop(k)
df

[10]:
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9

previous

【Python茴香豆系列】之 PANDAS 如何遍历 DataFrame 的所有行

next

【Python茴香豆系列】之 PANDAS 变更列的类型