重命名数据框中的元组列名

Question

我是 python 和 pandas 的新手。我附上了一张熊猫数据框的图片， 我需要知道如何从最后一列获取数据以及如何重命名最后一列。

Answer 1

你可以使用：

df = df.rename(columns = {df.columns[-1] : 'newname'})

或者：

df.columns = df.columns[:-1].tolist() + ['new_name']

似乎解决办法：

df.columns.values[-1] = 'newname'

有问题。因为重命名 pandas 函数后返回奇怪的错误。

对于从最后一列获取数据可以使用iloc按位置选择：

s = df.iloc[:,-1]

重命名后：

s1 = df['newname']
print (s1)

示例：

df = pd.DataFrame({'R':[7,8,9],
                   'T':[1,3,5],
                   'E':[5,3,6],
                   ('Z', 'a'):[7,4,3]})

print (df)
   E  T  R  (Z, a)
0  5  1  7       7
1  3  3  8       4
2  6  5  9       3

s = df.iloc[:,-1]
print (s)
0    7
1    4
2    3
Name: (Z, a), dtype: int64

---

df.columns = df.columns[:-1].tolist() + ['new_name']
print (df)
   E  T  R  new_name
0  5  1  7         7
1  3  3  8         4
2  6  5  9         3

---

df = df.rename(columns = {('Z', 'a') : 'newname'})
print (df)
   E  T  R  newname
0  5  1  7        7
1  3  3  8        4
2  6  5  9        3

s = df['newname']
print (s)
0    7
1    4
2    3
Name: newname, dtype: int64

df.columns.values[-1] = 'newname'
s = df['newname']
print (s)
>KeyError: 'newname'

Answer 2

从最后一列获取数据

按照其他答案的建议，使用df.iloc[:,-1] 检索最后一列只有在它确实是最后一列时才能正常工作。

但是，使用像 -1 这样的绝对列位置并不是一个稳定的解决方案，即如果添加其他列，您的代码将会中断。

一种稳定的通用方法

首先，确保所有列名都是字符串：

# rename columns
df.columns = [str(s) for s in df.columns]
# access column by name
df['(vehicle_id, reservation_count)']

重命名最后一列

最好为所有列使用相似的列名，其中不带括号 - 使您的代码更具可读性，并使您的数据集更易于使用：

# access column by name
df['vehicle_id_reservation_count`]

这是对所有由元组命名的列的直接转换：

# rename columns
def rename(col):
    if isinstance(col, tuple):
        col = '_'.join(str(c) for c in col)
    return col
df.columns = map(rename, df.columns)

Answer 3

您可以删除最后一列并重新分配一个不同的名称。
从技术上讲，这并不是在重命名该列。但是，我认为它很直观。

使用@jezrael 的设置

df = pd.DataFrame({'R':[7,8,9],
                   'T':[1,3,5],
                   'E':[5,3,6],
                   ('Z', 'a'):[7,4,3]})

print(df)

   R  T  E  (Z, a)
0  7  1  5       7
1  8  3  3       4
2  9  5  6       3

如何获取最后一列？

你可以使用iloc

df.iloc[:, -1]

0    5
1    3
2    6
Name: c, dtype: int64

您可以在提取后重命名该列

df.iloc[:, -1].rename('newcolumn')

0    5
1    3
2    6
Name: newcolumn, dtype: int64

为了在数据框中重命名它，您可以采取多种方式。继续我开始的主题，即获取列，然后重命名：

选项 1
首先删除最后一列iloc[:, :-1]
使用join 添加上面引用的重命名列

df.iloc[:, :-1].join(df.iloc[:, -1].rename('newcolumn'))

   R  T  E  newname
0  7  1  5        7
1  8  3  3        4
2  9  5  6        3

选项 2
或者我们可以使用assign将其放回去并保存rename

df.iloc[:, :-1].assign(newname=df.iloc[:, -1])

   R  T  E  newname
0  7  1  5        7
1  8  3  3        4
2  9  5  6        3

Answer 4

用于更改列名

columns=df.columns.values
columns[-1]="Column name"

从数据帧中获取数据

您可以使用 loc、iloc 和 ix 方法。

loc 用于使用标签获取值 iloc 用于使用索引获取值 ix 可以同时使用索引和标签来获取数据

了解 loc 和 iloc http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/dsintro.html#indexing-selection

了解有关索引和选择数据的更多信息

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html