Python | Pandas Dataframe.rename ()

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Il metodo Pandas rename() viene utilizzato per rinominare qualsiasi indice, colonna o riga. Puoi anche rinominare una colonna usando dataframe.columns = [#list] . Ma nel caso precedente, non c’è molta libertà. Anche se è necessario modificare una colonna, è necessario passare l’elenco completo delle colonne. Inoltre, il metodo precedente non si applica ai segni di indice.

Sintassi: DataFrame.rename (mapper = Nessuno, indice = Nessuno, colonne = Nessuno, asse = Nessuno, copia = Vero, inplace = Falso, livello = Nessuno )

Parametri:
mapper, indice e colonne: Il valore del dizionario, la chiave si riferisce al vecchio nome e il valore si riferisce al nuovo nome. È possibile utilizzare solo uno di questi parametri alla volta.
asse: valore int o stringa, 0/’row’ per le righe e 1/’colonne’ per le colonne.
copy: copia i dati sottostanti se True.
inplace: apporta modifiche al frame di dati originale se True.
livello: utilizzato per specificare il livello nel caso in cui il frame di dati abbia un indice a più livelli.

Tipo restituito: Frame di dati con nuovi nomi

Per caricare CSV, utilizzato nel codice, fare clic su qui.

Esempio n. 1: Modifica dell’etichetta dell’indice

In questo esempio, la colonna del nome è impostata come colonna dell’indice e il suo nome è cambiato successivamente utilizzando il metodo rename().

< td class = "codice">

# import modulo pandas

import panda come pd


# crea frame di dati da CSV file

data = pd. read_csv ( "nba.csv" , index_col = "Nome" )


# indice di modifica colonne usando rename()

data.rename (index = { "Avery Bradley" : "NUOVO NOME" ,

"Jae Crowder" : "NUOVO NOME 2" },

in posizione = True )

# display
dati

< p> Output:
Come mostrato nell’immagine di output, i nomi dei segni di indice nella prima e nella seconda posizione sono stati cambiati in NEW NAME & amp; NUOVO NOME 2.

Esempio n. 2: Modifica dei nomi di più colonne

In questo esempio, i nomi di più colonne vengono modificati passando in un dizionario. Il risultato viene successivamente confrontato con il dataframe restituito dal metodo .columns. I valori nulli vengono scartati prima del confronto, poiché NaN == NaN restituirà false.

Output:
Come mostrato nell’immagine di output, i risultati utilizzando entrambi i metodi erano gli stessi perché tutti i valori sono True.

Python | Pandas Dataframe.rename () Python functions: Questions

Python | Pandas Dataframe.rename () rename: Questions

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Python OpenCV | cv2.putText () method

numpy.arctan2 () in Python

Python | os.path.realpath () method

Python OpenCV | cv2.circle () method

Python OpenCV cv2.cvtColor () method

Python - Move item to the end of the list

time.perf_counter () function in Python

Check if one list is a subset of another in Python

Python os.path.join () method

# importazione modulo panda

importazione panda come pd


# crea frame di dati da file CSV

dati = pd.read_csv ( "nba.csv" , index_col = "Nome" )


# cambia colonne con rename()

new_data = data.rename (colonne = { "Team" : "Nome squadra" ,

" College " : " Istruzione " ,

"Salario" : "Entrate" })


# modifica delle colonne con .columns()

data.columns = [ ’Nome squadra’ , ’Numero’ , ’ Posizione’ , ’Età’ ,

’Altezza’ , ’ Weight’ , ’Istruzione’ , ’ Reddito ’ ]


# dropna è usato per ignorare n valori

print (new_data.dropna() = = data.dropna ())