如何命名由 numpy 数组填充的数据框列？答案

【问题标题】：How to name a dataframe column filled by numpy array?如何命名由 numpy 数组填充的数据框列？
【发布时间】：2016-12-18 01:52:20
【问题描述】：

我正在通过转置一些 numpy 数组来填充 DataFrame：

    for symbol in syms[:5]:
    price_p = Share(symbol)
    closes_p = [c['Close'] for c in price_p.get_historical(startdate_s, enddate_s)] 
    dump = np.array(closes_p)
    na_price_ar.append(dump)
    print symbol
df = pd.DataFrame(na_price_ar).transpose()

df，DataFrame 填充得很好，但是，列名是 0,1,2...,5 我想用元素 syms[:5] 的值重命名它们。我用谷歌搜索了它，我发现了这个：

    for symbol in syms[:5]:
    df.rename(columns={ ''+ str(i) + '' : symbol}, inplace=True)
    i = i+1

但是如果我检查 variabke df 我仍然有相同的列名。有什么想法吗？

【问题讨论】：

标签： python arrays pandas numpy dataframe

【解决方案1】：

除了使用数组列表和转置之外，您还可以从 dict 构建 DataFrame，其键是符号，其值是 column 值的数组：

import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(2016)
syms = 'abcde'
na_price_ar = {}
for symbol in syms[:5]:
    # price_p = Share(symbol)
    # closes_p = [c['Close'] for c in price_p.get_historical(startdate_s, enddate_s)] 
    # dump = np.array(closes_p)
    dump = np.random.randint(10, size=3)
    na_price_ar[symbol] = dump
    print(symbol)

df = pd.DataFrame(na_price_ar)
print(df)

产量

   a  b  c  d  e
0  3  3  8  2  4
1  7  8  7  6  1
2  2  4  9  3  9

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以使用：

na_price_ar = [['A','B','C'],[0,2,3],[1,2,4],[5,2,3],[8,2,3]]

syms = ['q','w','e','r','t','y','u']
df = pd.DataFrame(na_price_ar, index=syms[:5]).transpose()
print (df)
   q  w  e  r  t
0  A  0  1  5  8
1  B  2  2  2  2
2  C  3  4  3  3

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以在 .rename() 方法中使用 df.columns[ number ] 语句作为字典键

dic = {'a': [4, 1, 3, 1], 'b': [4, 2, 1, 4], 'c': [5, 7, 9, 1], 'd': [4, 1, 3, 1], 'e': [5, 2, 6, 0]}
df = pd.DataFrame(dic)
number = 0
for symbol in syms[:5]:
    df.rename( columns = { df.columns[number]: symbol}, implace = True)
    number = number + 1

结果是

   i  f  g  h  i
0  4  4  5  4  5
1  1  2  7  1  2
2  3  1  9  3  6
3  1  4  1  1  0

【讨论】：