按列索引熊猫数据框重命名列答案

【问题标题】：Rename column by column index pandas dataframe按列索引熊猫数据框重命名列
【发布时间】：2019-11-01 01:39:35
【问题描述】：

我想将以下数据框的第 1 列重命名为“Ref”。我有很多列，因此无法重命名每个列或为每个列设置名称。

data = [['TC1', 103, 563], ['TC2', 1567, 1290], ['TC3', 1467, 567]] 

dftrash=pd.DataFrame(data, columns = ['Card', '', ''])

这是数据框

    Card        
0   TC1 1037    8563
1   TC2 1567    1290
2   TC3 1467    567

现在我想将第一列重命名为“Ref”。我试过这个

dftrash.rename(columns={dftrash.columns[1]:'REF'},inplace=True)

将所有具有与 column[1] 相似标题的列重命名。


    Card REF    REF
0   TC1 1037    8563
1   TC2 1567    1290
2   TC3 1467    567

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

pandas 中的列是不可变的 - 你最好的办法是创建 numpy 数组，通过索引设置值并赋值：

#pandas 0.24+
a = dftrash.columns.to_numpy()
#pandas below
#a = dftrash.columns.to_numpy()
a[1] = 'REF'
print (a)
['Card' 'REF' '']

或将值转换为列表：

a = dftrash.columns.tolist()
a[1] = 'REF'
print (a)
['Card', 'REF', '']

dftrash.columns = a
print (dftrash)
  Card   REF      
0  TC1   103   563
1  TC2  1567  1290
2  TC3  1467   567

In past versions of pandas was problem assign to numpy array，现在看起来效果不错，但仍然推荐第一个解决方案：

dftrash.columns.values[1] = "REF"
print (dftrash)
  Card   REF      
0  TC1   103   563
1  TC2  1567  1290
2  TC3  1467   567

【讨论】：

谢谢耶兹瑞尔！这当然是一种方式。我想知道是否可以通过诸如 rename(columns={1:'Ref'}) 之类的索引进行重命名。我在某些线程中发现此按索引重命名但不起作用。
@haphaZard - 不，它不工作，因为重复的列名，所以需要另一个解决方案，如答案。

【解决方案2】：

我认为这可以完成工作：

dftrash.columns = ['REF'] + list(dftrash.columns[1:])

它基本上创建了新的名称列表，熊猫可以使用它来重命名列。或更笼统地说：

new_names = list(dftrash.columns)
new_names[0] = 'REF'
dftrash.columns = new_names

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以提取列名，编辑列名，然后再次插入

data = [['TC1', 103, 563], ['TC2', 1567, 1290], ['TC3', 1467, 567]]
dftrash=pd.DataFrame(data, columns = ['Card', '', '']) 
colnames = list(dftrash.columns)
colnames[1] = "REF"
dftrash.set_axis(colnames, axis=1, inplace=True)

【讨论】：