Как получить список всех имен столбцов в Pandas (методы 4)
Вы можете использовать один из следующих четырех методов, чтобы перечислить все имена столбцов фрейма данных pandas:
Способ 1: Используйте скобки
[column for column in df] Способ 2: Используйте tolist()
df.columns.values.tolist () Способ 3: использовать список()
list(df) Способ 4: используйте list() со значениями столбца
list(df.columns.values ) В следующих примерах показано, как использовать каждый из этих методов со следующими пандами DataFrame:
import pandas as pd #create DataFrame df = pd.DataFrame() #view DataFrame df points assists rebounds blocks 0 25 5 11 6 1 12 7 8 6 2 15 7 10 3 3 14 9 6 2 4 19 12 6 7 5 23 9 5 9 Способ 1: Используйте скобки
В следующем коде показано, как перечислить все имена столбцов кадра данных pandas с помощью квадратных скобок:
[column for column in df] ['points', 'assists', 'rebounds', 'blocks'] Способ 2: Используйте tolist()
В следующем коде показано, как получить список всех имен столбцов с помощью функции .tolist() :
df.columns.values.tolist () ['points', 'assists', 'rebounds', 'blocks'] Способ 3: использовать список()
В следующем коде показано, как получить список всех имен столбцов с помощью функции list() :
list(df) ['points', 'assists', 'rebounds', 'blocks'] Способ 4: используйте list() со значениями столбца
В следующем коде показано, как перечислить все имена столбцов с помощью функции list() со значениями столбцов:
list(df.columns.values ) ['points', 'assists', 'rebounds', 'blocks'] Обратите внимание, что все четыре метода возвращают одинаковые результаты.
Обратите внимание, что для очень больших фреймов данных метод df.columns.values.tolist() работает быстрее всего.
Дополнительные ресурсы
В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные функции со столбцами кадра данных pandas:
Как переименовать столбцы в Pandas (с примерами)
Вы можете использовать один из следующих трех методов для переименования столбцов в датафрейме данных pandas:
Способ 1: переименовать определенные столбцы
df.rename(columns = , inplace = True ) Способ 2: переименовать все столбцы
df.columns = ['new_col1', 'new_col2', 'new_col3', 'new_col4'] Способ 3: заменить определенные символы в столбцах
df.columns = df.columns.str.replace('old_char', 'new_char') В следующих примерах показано, как использовать каждый из этих методов на практике.
Способ 1: переименовать определенные столбцы
В следующем коде показано, как переименовать определенные столбцы в датафрейме данных pandas:
import pandas as pd #определите DataFrame df = pd.DataFrame() #список названия столбцов list(df) ['team', 'points', 'assists', 'rebounds'] #переименуйте названия колонок df.rename(columns = , inplace = True ) #посмотреть обновленный список названий колонок list(df) ['team_name', 'points_scored', 'assists', 'rebounds'] Обратите внимание, что столбцы «команда» и «очки» были переименованы, а имена всех остальных столбцов остались прежними.
Способ 2: переименовать все столбцы
В следующем коде показано, как переименовать все столбцы в датафрейме pandas:
import pandas as pd #define DataFrame df = pd.DataFrame() #list column names list(df) ['team', 'points', 'assists', 'rebounds'] #rename all column names df.columns = ['_team', '_points', '_assists', '_rebounds'] #view updated list of column names list(df) ['_team', '_points', '_assists', '_rebounds'] Обратите внимание, что этот метод быстрее использовать, если вы хотите переименовать большинство или все имена столбцов в DataFrame.
Способ 3: заменить определенные символы в столбцах
В следующем коде показано, как заменить определенный символ в имени каждого столбца:
import pandas as pd #определение DataFrame df = pd.DataFrame() #list column names list(df) ['team', 'points', 'assists', 'rebounds'] #rename $ with blank in every column name df.columns = df.columns.str.replace('$', '') #view updated list of column names list(df) ['team', 'points', 'assists', 'rebounds'] Обратите внимание, что этот метод позволил нам быстро удалить «$» из имени каждого столбца.
Дополнительные ресурсы
В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции в pandas:
Pandas как добавить название столбцов в первую строку дата фрейма, без промежуточного сохранения в файл
Нужно добавить название столбцов как первую строку в дата фрейм, без сохранения в файл. Данные не для выгрузки в exel. Вот фрейм:
| name | 1 | 2 | 3 | 4 |
|---|---|---|---|---|
| serg | 6 | 5 | 87 | df |
| ivan | 3 | ef | d | 4 |
import pandas as pd df = df def data(df): f = [] g = [] x = 2 #Уровень столбца с названиями for i in range(0,len(df.columns)): g.append(df.columns[i][x]) for i in range(0,len(df.iloc[1])): h = [] h.append(g[i]) d = list(df.iloc[:, i]) for j in d: h.append(j) f.append(h) data = pd.DataFrame(f) data = data.T return data Добавить в первую строку в dataframe название столбцов. Ничего лучше этого не придумал, может есть какой-то другой способ быстрее и лучше.
Rukovodstvo
статьи и идеи для разработчиков программного обеспечения и веб-разработчиков.
Как переименовать столбец Pandas DataFrame в Python
Введение Pandas [https://pandas.pydata.org/] — это библиотека Python для анализа и обработки данных. Почти все операции в пандах вращаются вокруг DataFrames. Dataframe — это абстрактное представление двумерной таблицы, которая может содержать все виды данных. Они также позволяют нам давать имена всем столбцам, поэтому часто столбцы называются атрибутами или полями при использовании DataFrames. В этой статье мы увидим, как мы можем переименовать уже существующий столбец DataFrame.
Время чтения: 3 мин.
Вступление
Pandas — это библиотека Python для анализа и обработки данных. Почти все операции в pandas вращаются вокруг DataFrame s.
Dataframe — это абстрактное представление двумерной таблицы, которая может содержать все виды данных. Они также позволяют нам давать имена всем столбцам, поэтому часто столбцы называются атрибутами или полями при использовании DataFrames .
В этой статье мы увидим, как мы можем переименовать уже существующие DataFrame .
Есть два варианта управления именами столбцов DataFrame :
- Переименование столбцов существующего DataFrame
- Назначение имен пользовательских столбцов при создании нового DataFrame
Давайте посмотрим на оба метода.
Переименование столбцов существующего фрейма данных
У нас есть образец DataFrame ниже:
1 2 3 4 import pandas as pd data = 'Name':['John', 'Doe', 'Paul'], 'age':[22, 31, 15]> df = pd.DataFrame(data) DataFrame df выглядит так:
Чтобы переименовать столбцы этого DataFrame , мы можем использовать метод rename() который принимает:
- Словарь в качестве columns содержащий сопоставление исходных имен столбцов с именами новых столбцов в виде пар ключ-значение
- boolean значение в качестве inplace , которое, если установлено в True , внесет изменения в исходный Dataframe
Давайте изменим имена столбцов в нашем DataFrame с Name, age на First Name, Age .
df.rename(columns = 'Name' : 'First Name', 'age' : 'Age'>, inplace = True) Теперь наш df содержит:
Назначьте имена столбцов при создании фрейма данных
Теперь мы обсудим, как назначать имена столбцам при создании DataFrame .
Это особенно полезно, когда вы создаете DataFrame из csv и хотите игнорировать имена столбцов заголовков и назначить свои собственные.
Передав список names , мы можем заменить уже существующий столбец заголовка нашим собственным. В списке должно быть имя для каждого столбца данных, в противном случае создается исключение.
Обратите внимание: если мы хотим переименовать только несколько столбцов, лучше использовать метод rename DataFrame после его создания.
Мы будем создавать DataFrame используя out.csv , который имеет следующее содержимое:
1 2 3 4 Name, age John, 22 Doe, 31 Paul, 15 Обратите внимание, что первая строка в файле является строкой заголовка и содержит имена столбцов. Pandas по умолчанию назначает имена столбцов DataFrame из первой строки.
Следовательно, мы укажем игнорировать строку заголовка при создании нашего DataFrame и укажем имена столбцов в списке, который передается в аргумент names
1 2 3 columns = ['First Name', 'Age'] df = pd.read_csv('out.csv', header = None, names = columns) df 
Другой способ сделать это — указать имена столбцов в простом старом конструкторе DataFrame() .
Единственное отличие состоит в том, что теперь параметр, который принимает список имен column называется столбцом вместо names :
1 2 3 4 5 6 import numpy as np new_columns = ['First Name', 'Age'] data = np.array([["Nicholas", 23],["Scott", 32],["David", 25]]) df = pd.DataFrame(data, columns = new_columns) Это приводит к другому DataFrame :
Заключение
В этой статье мы быстро рассмотрели, как мы можем называть и переименовывать столбцы в DataFrame . Либо путем присвоения имен при DataFrame экземпляра DataFrame, либо путем переименования их после факта с помощью метода rename()
Licensed under CC BY-NC-SA 4.0