columns = df.columns.reorder_levels([' M ', ' L ', ' K '])其中[' M ', ' L ', ' K ']是层的期望顺序。 通常,使用get_level和set_level对标签进行必要的修复就足够了,但如果你想一次对多索引的所有级别应用转换,Pandas有一个(命名不明确)函数rename接受一个dict或一个函数: 至于重命名级别,...
columns = df.columns.reorder_levels([' M ', ' L ', ' K '])其中[' M ', ' L ', ' K ']是层的期望顺序。 通常,使用get_level和set_level对标签进行必要的修复就足够了,但如果你想一次对多索引的所有级别应用转换,Pandas有一个(命名不明确)函数rename接受一个dict或一个函数: 至于重命名级别,...
语法:rename(mapper: 'Renamer | None' = None,*,index: 'Renamer | None' = None,columns: 'Renamer | None' = None,axis: 'Axis | None' = None,copy: 'bool' = True,inplace: 'bool' = False,level: 'Level | None' = None,errors: 'str' = 'ignore') s2 # a b c 1 0.510772 0.601...
columns = df.columns.reorder_levels([' M ', ' L ', ' K '])其中[' M ', ' L ', ' K ']是层的期望顺序。 通常,使用get_level和set_level对标签进行必要的修复就足够了,但如果你想一次对多索引的所有级别应用转换,Pandas有一个(命名不明确)函数rename接受一个dict或一个函数: 至于重命名级别,...
与DataFrame中的普通列不同,你不能就地更改它。索引中的任何更改都涉及从旧索引中获取数据,修改它,并将新数据作为新索引重新附加。通常情况下,它是透明的,这就是为什么不能直接写df.City.name = ' city ',而必须写一个不那么明显的df.rename(columns={' A ': ' A '}, inplace=True)...
在Pandas中,使用groupby方法进行数据分组后,通常会配合agg函数进行聚合操作,并通过rename方法重命名聚合后的列名。以下是一个详细的步骤说明,包括代码示例,来展示如何实现这一过程: 1. 使用groupby方法进行数据分组 首先,你需要使用groupby方法按照一个或多个列对数据进行分组。这将返回一个GroupBy对象,该对象包含了分组...
rename,可以对标签名重命名,也可以重置index和columns的部分标签列信息,接收标量(用于对标签名重命名)或字典(用于重命名行标签和列标签) reindex,接收一个新的序列与已有标签列匹配,当原标签列中不存在相应信息时,填充NAN或者可选的填充值 set_index/reset_index,互为逆操作,前者是将已有的一列信息设置为标签列,而...
df = (df.rename(columns={'OldName': 'NewName'}) .other_operations() ...) Is It Possible to Rename Columns While Aggregating Data? Yes, use named aggregation for this. Example: df.groupby('group_column').agg(NewName=('original_column', 'aggfunc')) ...
df.rename(columns={"Q1":"a", "Q2": "b"}) # 对表头进行修改df.rename(index={0: "x", 1:"y", 2: "z"}) # 对索引进行修改df.rename(index=str) # 对类型进行修改df.rename(str.lower, axis='columns') # 传索引类型df.rename({1: 2, 2: 4},...
rename(columns=lambda x: f"得分{x+1}") .reset_index() .astype({"得分1":"int8"}) ) 结果: 分布解析: 首先将每个姓名的得分聚合成列表,并最终返回一个Series: 代码语言:javascript 复制 df.groupby("姓名")["得分"].apply(list) 结果: 代码语言:javascript 复制 姓名孙四娘 [7, 28] 看见...