import pandas as pd # 示例DataFrame data = { 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'A': [7, 8, 9] # 注意这里有一个重复的列名'A' } df = pd.DataFrame(data) # 检查列名的唯一性 duplicate_columns = df.columns[df.columns.duplicated()] print(f"重复的列名: {duplicate_columns}...
rename()函数用于重命名DataFrame的列或索引标签。# Rename some columnsdf.rename(columns={'Customer City': 'Customer_City', 'Customer Fname' : 'Customer_Fname'}, inplace=True)# Rename some columnsnew_names = {'Customer Fname':'Customer_Firstname', 'Customer Fname':'Customer_Fname'}df....
Use a dictionary comprehension or a function. Example:df.rename(columns={col: 'new_' + col for col in df.columns if condition}) How to Rename Duplicate Columns? First, identify duplicate columns, then rename them using a loop or a dictionary comprehension. Handling duplicates often requires c...
.read_csv('data.csv') # 检测重复的列 is_duplicate = data.duplicated() # 删除重复的列 data = data.drop(data.columns[is_duplicate], axis=1) # 重新命名列 new_columns = {'original_column1': 'new_column1', 'original_column2': 'new_column2'} data = data.rename(columns=new_columns)...
rename()函数用于重命名DataFrame的列或索引标签。 # Rename some columns df.rename(columns={'Customer City': 'Customer_City', 'Customer Fname' : 'Customer_Fname'}, inplace=True) # Rename some columns new_names = {'Customer Fname':'Customer_Firstname', 'Customer Fname':'Customer_Fname'}...
columns=[j+f'_{np.sum(duplicate[:i+1])}'ifduplicate[i]elsejfori,jinenumerate(data.columns)...
# Check the number of duplicate rows df.duplicated().sum() drop_duplates() 可以使用这个方法删除重复的行。 # Drop duplicate rows (but only keep the first row) df = df.drop_duplicates(keep='first') #keep='first' / keep='last' / keep=False ...
rename(columns=new_names, inplace=True) df.head() 总结 Python pandas包含了丰富的函数和方法集来处理丢失的数据,删除重复的数据,并有效地执行其他数据清理操作。 使用pandas功能,数据科学家和数据分析师可以简化数据清理工作流程,并确保数据集的质量和完整性。 作者:Python Fundamentals 本文参与 腾讯云自媒体同步...
如果使用pd.concat([df1,df2],axis = 1)生成新的DataFrame,新的df中columns相同,使用duplicate()和drop_duplicates()都会出问题 2. 映射 映射的含义:创建一个映射关系列表,把values元素和一个特定的标签或者字符串绑定 需要使用字典: map = { 'label1':'value1', 'label2':'value2', ... } ...
df.rename(columns={ 'name':'名字', 'age':'年龄', 'gender':'性别' },inplace=True) print(df) 3、修改数据类型 3.1 df.astype()详解 df.astype( dtype, #修改的类型,str。{'str','int','float','',...} copy=True,# 默认为True。 errors...