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在Pandas中轻松重命名列:初学者指南

在Pandas中轻松重命名列:初学者指南

MoeNagy Dev

了解 df.rename() 函数

df.rename() 函数的基础知识

Pandas 中的 df.rename() 函数用于重命名 DataFrame 的列(或行)。此函数允许您更改一个或多个列的名称,使您的数据更易于处理并提高其可读性。

语法和参数

df.rename() 函数的基本语法如下:

df.rename(mapper=None, index=None, columns=None, axis=None, inplace=False, **kwargs)

主要参数包括:

  • mapper: 用于重命名列或索引的字典或函数。
  • index: 用于重命名索引的字典或函数。
  • columns: 用于重命名列的字典或函数。
  • axis: 应用重命名的轴(0 表示行, 1 表示列)。
  • inplace: 如果设置为 True, 则原地进行重命名,修改原始 DataFrame。如果为 False, 则返回一个新的 DataFrame。

返回新的 DataFrame 还是修改原始 DataFrame

默认情况下, df.rename() 函数返回一个新的 DataFrame, 原始 DataFrame 保持不变。如果您想原地修改原始 DataFrame, 可以将 inplace 参数设置为 True

# 重命名列并返回新的 DataFrame
df_renamed = df.rename(columns={'old_col': 'new_col'})
 
# 原地重命名列
df.rename(columns={'old_col': 'new_col'}, inplace=True)

按名称重命名列

重命名单个列

要重命名单个列, 可以传递一个字典.

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df = df.rename(columns={'A': '新的 a'})

重命名多个列

您也可以通过传递一个包含多个键值对的字典来同时重命名多个列。

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
df = df.rename(columns={'A': '新的 a', 'B': '新的 b', 'C': '新的 c'})

使用字典重命名列

您可以使用字典将旧列名映射到新列名,而不是直接传递列名。

df = pd.DataFrame({'first_name': ['John', 'Jane', 'Bob'], 'last_name': ['Doe', 'Doe', 'Smith']})
rename_dict = {'first_name': '名字', 'last_name': '姓氏'}
df = df.rename(columns=rename_dict)

处理大小写敏感性

默认情况下,df.rename() 函数是大小写敏感的。如果您想忽略大小写,可以使用 case_sensitive=False 参数。

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df = df.rename(columns={'a': '新的 a'}, case_sensitive=False)

通过索引位置重命名列

通过数字索引重命名列

您也可以通过列的数字索引位置来重命名列。当您有大量列且不想显式地命名每一个时,这可能很有用。

df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], columns=['A', 'B', 'C'])
df = df.rename(columns={0: '新的 a', 2: '新的 c'})

处理重复列名

如果您的 DataFrame 有重复的列名,您可以使用 columns 参数来重命名它们。

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'A': [7, 8, 9]})
df = df.rename(columns={'A_x': '新的 a', 'A_y': '新的 a2'})

对列名应用转换

使用 lambda 函数转换列名

您可以使用 lambda 函数来应用自定义的转换到列名.

df = pd.DataFrame({'first_name': ['John', 'Jane', 'Bob'], 'last_name': ['Doe', 'Doe', 'Smith']})
df = df.rename(columns=lambda x: x.lower().replace(' ', '_'))

将字符串方法应用于列名

Pandas 还允许您使用字符串方法来转换列名。

df = pd.DataFrame({'First Name': ['John', 'Jane', 'Bob'], 'Last Name': ['Doe', 'Doe', 'Smith']})
df = df.rename(columns=str.lower)
df = df.rename(columns=str.replace, old=' ', new='_')

组合多个转换

您可以组合多个转换来实现更复杂的列名更改。

df = pd.DataFrame({'First Name': ['John', 'Jane', 'Bob'], 'Last Name': ['Doe', 'Doe', 'Smith']})
df = df.rename(columns=lambda x: x.lower().replace(' ', '_'))

有条件地重命名列

根据特定条件重命名列

您可以使用布尔掩码有选择地根据某些条件重命名列。

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
df = df.rename(columns=lambda x: 'new_' + x if x.startswith('A') else x)

使用布尔掩码选择要重命名的列

您还可以使用布尔掩码来选择要重命名的列。

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
cols_to_rename = ['A', 'C']
df = df.rename(columns={col: 'new_' + col for col in cols_to_rename})

将有条件的重命名与其他技术相结合

您可以将有条件的重命名与其他技术相结合,例如使用字典或 lambda 函数。

df = pd.DataFrame({'first_name': ['John', 'Jane', 'Bob'], 'last_name': ['Doe', 'Doe', 'Smith'], 'age': [30, 25, 35]})
rename_dict = {'first_name': 'name', 'last_name': 'surname'}
df = df.rename(columns=lambda x: rename_dict.get(x, x))

处理用户输入

使用 input() 获取用户输入

input() 函数用于在 Python 中获取用户输入。它会... 提示用户输入一个值,并将其存储在一个变量中。以下是一个示例:

name = input("你的名字是什么? ")
print("你好, " + name + "!")

在这个示例中,input()函数显示提示"你的名字是什么? ",并等待用户输入一个值。用户的输入被存储在name变量中,然后在print()语句中使用。

处理不同的数据类型

input()函数总是返回一个字符串,即使用户输入的是数字。如果需要处理其他数据类型,则需要进行转换。以下是从用户获取整数的示例:

age = int(input("你多大了? "))
print("你今年" + str(age) + "岁。")

在这个示例中,我们使用int()函数将用户的输入转换为整数,并将其存储在age变量中。然后我们使用str()函数将整数转换回字符串,以便在print()语句中使用。

处理文件

打开和关闭文件

要在Python中处理文件,需要使用open()函数。此函数需要两个参数:文件名和模式(如读取、写入、追加)。以下是打开文件进行读取的示例:

file = open("example.txt", "r")
# 对文件进行操作
file.close()

在这个示例中,我们以读取模式("r")打开了"example.txt"文件。完成对文件的操作后,我们使用close()方法关闭了文件。

从文件中读取

打开文件后,可以使用各种方法读取其内容。以下是读取文件全部内容的示例:

file = open("example.txt", "r")
content = file.read()
print(content)
file.close()

这将打印"example.txt"文件的全部内容。

写入文件

要写入文件,需要以写入模式("w")打开文件。以下是一个示例:

file = open("example.txt", "w")
file.write("这是要写入文件的一些文本。")
fil.这将创建一个名为"example.txt"的新文件(或覆盖现有文件),并将给定的文本写入其中。
 
### 追加到文件中
如果您想向现有文件添加新内容,可以以追加模式(`"a"`)打开它。下面是一个示例:
 
```python
file = open("example.txt", "a")
file.write("\nThis is some additional text.")
file.close()

这将将新文本添加到"example.txt"文件的末尾。

使用模块

导入模块

Python的标准库包含许多内置模块,您可以在程序中使用它们。要使用模块,需要先导入它。下面是一个导入math模块的示例:

import math
print(math.pi)

这将打印出math模块中的pi值。

使用模块函数

导入模块后,您可以使用模块名称后跟点来访问其函数和变量。下面是一个使用math模块中的sqrt()函数的示例:

import math
result = math.sqrt(16)
print(result)  # 输出: 4.0

导入特定函数

如果您只需要使用模块中的几个函数,可以直接导入它们,而不是导入整个模块。下面是一个示例:

from math import sqrt, pi
print(sqrt(16))  # 输出: 4.0
print(pi)  # 输出: 3.141592653589793

这样,您可以直接使用sqrt()pi函数,而不需要在前面加上math.

结论

在本教程中,您学习了如何使用input()函数处理用户输入,如何通过打开、读取、写入和追加来处理文件,以及如何使用Python的内置模块来扩展程序的功能。这些是任何Python开发人员都必须掌握的基本技能,掌握它们将帮助您构建更强大和更灵活的应用程序。

请记住,成为熟练的Python程序员的关键是实践、实验和不断学习。继续探索Python丰富的生态系统。不要害怕尝试新的库和模块,随着技能的提升,也不要害怕去处理更复杂的项目。祝你编码愉快!

MoeNagy Dev.