重命名未命名的列熊猫数据框答案

【问题标题】：Rename unnamed column pandas dataframe重命名未命名的列熊猫数据框
【发布时间】：2014-11-23 18:37:09
【问题描述】：

我的 csv 文件没有第一列的列名，我想重命名它。通常，我会使用data.rename(columns={'oldname':'newname'}, inplace=True)，但 csv 文件中没有名称，只有 ''。

【问题讨论】：

这个 csv 是如何生成的？如果它是从 pandas 导出的，则有时表明第一列是索引。在这种情况下，您可以在阅读时告诉 pandas pd.read_csv('file.csv', index_col=[0])

【解决方案1】：

这应该可行：

data.rename( columns={0 :'Articles'}, inplace=True )

【讨论】：

【解决方案2】：

通常空白列名是根据它们的索引命名的

例如，假设第 4 列未命名。

df.rename({'unnamed:3':'new_name'},inplace=True)

通常它是这样命名的，因为列的索引从零开始。

【讨论】：

【解决方案3】：

第一列/行可能没有名称，因为它是索引而不是列/行。这就是为什么你需要像这样重命名索引：

df.index.name = 'new_name'

【讨论】：

+1 bc 我搜索了一种方法来做到这一点无济于事 - 当你想要做的只是复制/粘贴到 excel 时真的很方便。来吧python，默认情况下，一切都应该有一个名字！

【解决方案4】：

试试下面的代码，

df.columns = [‘A’, ‘B’, ‘C’, ‘D’]

【讨论】：

最好最简单的解决方案！

【解决方案5】：

解决方案可以改进为data.rename( columns={0 :'new column name'}, inplace=True )。无需使用'Unnamed: 0'，只需使用列号，在本例中为0，然后提供'new column name'。

【讨论】：

在 Pandas 1.0.3 中，通过带有索引键的字典重命名列似乎不起作用。它只适用于行。
事实上，我认为它只对行有效，因为实际的 DataFrame 索引使用顺序整数作为行名。

【解决方案6】：

您可以使用查看当前数据框 data.head()

如果返回 'Unnamed: 0' 作为列标题，您可以按以下方式重命名：

data.rename( columns={'Unnamed: 0':'new column name'}, inplace=True )

【讨论】：

当我打印 DataFrame 时，我的列没有名称，它只显示第 0 列，我使用了这种技术，它对我没有帮助，您能否建议任何其他方法来替换名称

【解决方案7】：

当你加载 csv 时，使用选项 'index_col' 就像

pd.read_csv('test.csv', index_col=0)

index_col : int 或 sequence 或 False，默认 None 列用作 DataFrame 的行标签。如果给定一个序列，则 MultiIndex 用来。如果您的文件格式不正确，文件末尾带有分隔符每一行，您可能会考虑 index_col=False 来强制 pandas 不使用第一列作为索引（行名）

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/generated/pandas.io.parsers.read_csv.html

【讨论】：

【解决方案8】：

它有一个名字，名字就是''（空字符串）。

In [2]: df = pd.DataFrame({'': [1, 2]})

In [3]: df
Out[3]: 

0  1
1  2

In [4]: df.rename(columns={'': 'A'})
Out[4]: 
   A
0  1
1  2

【讨论】：

您需要 inplace=True 才能直接更改 df。 df.rename(columns={'': 'A'}, inplace=True)
我尝试使用inplace = True，结果返回空白数据框，不知道是怎么回事，有没有其他解决办法？？
以防有人需要这个：在 pandas 0.23.4 中，我需要使用 .rename(columns={'Unnamed: 0': 'id'}) 重命名第一个未命名的列