方法二:df.rename(columns=mapper,inplace=True)等价于: df.rename(mapper : dict-like or function,axis=1,inplace=True),其中mapper :Function / dict values must be unique (1-to-1). 第二种方法思想更通用,可以发现rename()还可以对Index进行重命名。mapper+axis== colums=mapper or index=mapper 方法...
# header=None, index_col=False 会禁止默认行为 food_info = pandas.read_csv(file_name)# 返回一个DataFrame对象 n_rows = food_info.head(n) #获取前n行数据,返回的依旧是个DataFrame column_names = food_info.columns #获取所有的列名 dimensions = food_info.shape #获取数据的shape 1. 2. 3. 4....
将第一行设置为header df_v2 = df_v1.rename(columns=df_v1.iloc[0]).drop(df_v1.index[0]) df_v2.head() How to Convert First Row to Header Column in Pandas DataFrame python - 将熊猫数据框的第一行转换为列名 - 代码日志
df.rename(columns={'old_col_name': 'new_col_name'}, inplace=True) 如果想要将数据框(DataFrame)中某个索引”old_idx_name”重命名为”new_idx_name”,可以按如下所示使用 rename() 方法: df.rename(index={'old_idx_name': 'new_idx_name'}, inplace=True) 按index排序 可以通过df.sort_index(...
最重要的是,如果您100%确定列中没有缺失值,则使用df.column.values.sum而不是df.column.sum可以获得x3-x30的性能提升。在存在缺失值的情况下,Pandas的速度相当不错,甚至在巨大的数组(超过10个同质元素)方面优于NumPy。 第二部分. Series 和 Index
最重要的是,如果您100%确定列中没有缺失值,则使用df.column.values.sum()而不是df.column.sum()可以获得x3-x30的性能提升。在存在缺失值的情况下,Pandas的速度相当不错,甚至在巨大的数组(超过10个同质元素)方面优于NumPy。 第二部分. Series 和 Index ...
您可以使用pandas.Series.rename()方法重命名一个Series。 In [36]: s2 = s.rename("different") In [37]: s2.name Out[37]:'different' 请注意,s和s2指代不同的对象。 ## DataFrame DataFrame是一个具有不同类型列的二维标记数据结构。你可以将它看作是一个电子表格或 SQL 表,或者是一组 Series 对象...
每个DataFrame和Series都有一个Index - 这些是数据的行上的标签。SAS 没有完全类似的概念。数据集的行基本上是无标签的,除了在DATA步骤中可以访问的隐式整数索引(_N_)。 在pandas 中,如果没有指定索引,默认也会使用整数索引(第一行 = 0,第二行 = 1,依此类推)。使用标记的Index或MultiIndex可以实现复杂的分...
DataFrame.rename([index, columns]) Alter axes input function or functions. DataFrame.rename_axis(mapper[, axis, copy, …]) Alter index and / or columns using input function or functions. DataFrame.reset_index([level, drop, …]) For DataFrame with multi-level index, return new DataFrame with...
df1 = df.rename(columns={'Name': 'EmpName', 'X': 'Y'}) # same result since there is no X column 3. Pandas Rename Indexes If you want to rename indexes, pass the dict for ‘index’ parameter. df2 = df.rename(index={0: '#0', 1: '#1', 2: '#2'}) ...