重命名pandas dataframe的列名不能正常工作 - python

Question

我在pandas数据框下面df.我试图重命名列名称,但它没有按预期工作.

码:

 mapping = {df.columns[0]:'Date', df.columns[1]: 'A', df.columns[2]:'B', df.columns[3]: 'C',df.columns[4]:'D', df.columns[5]: 'E',df.columns[6]:'F', df.columns[7]: 'G',df.columns[8]:'H', df.columns[9]: 'J'}
 df.rename(columns=mapping) 

产量df.columns:

MultiIndex(levels=[['A Index', 'B Index', 'C Index', 'D Index', 'E Index', 'F Index', 'G Index', 'H Index', 'I Index', 'J Index', 'K Index', 'L Index', 'M Index', 'N Index', 'O Index', 'date', 'index'], ['PX_LAST', '']],
       labels=[[16, 15, 11, 9, 10, 6, 3, 4, 2, 5, 14, 1, 13, 12, 7, 0, 8], [1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]],
       names=['ticker', 'field'])

即使在运行代码之后,列名也保持不变.任何人都可以帮助重命名此数据帧的列名称.

Answer 1

假设您有一个映射，例如：

mapping = {"old_name_1" : "new_name_1", "old_name_2" : "new_name_2"}

熊猫版本 < 1.4.3

根据 pandas 的先前文档，axis 参数的默认值为 0（表示索引）。

因此，将命令更改为：

df = df.rename(columns = mapping, axis = 1)

，其中 axis 等于 1 表示列，将按预期工作。

另外，您可以使用 inplace 参数，这样您就不必重新设置 DataFrame。

df.rename(columns = mapping, axis = 1, inplace = True)

熊猫版本 >= 1.4.3

（感谢@Gordon 的提醒）

你可以只使用：

df = df.rename(columns = mapping)

或者

df.rename(columns = mapping, inplace = True)

通过新的更新（请参阅文档），pandas 明白，当您设置映射到列参数时，您意味着更改列的值（因为这是合乎逻辑的）；因此，轴参数是不必要的。

Answer 2

因为您知道列的顺序,所以为什么不使用:

df.columns = ['Date', 'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f' 'g', 'h', 'i', 'j']

否则,如果要使用rename,则需要将其分配给变量:

 mapping = {df.columns[0]:'Date', df.columns[1]: 'A', df.columns[2]:'B', df.columns[3]: 'C',df.columns[4]:'D', df.columns[5]: 'E',df.columns[6]:'F', df.columns[7]: 'G',df.columns[8]:'H', df.columns[9]: 'J'}
 df = df.rename(columns=mapping)

Answer 3

添加inplace=True到rename通话中就可以了。

不过，如果我不指定，我不确定结果是什么inplace=True，因为我没有看到任何变化。