Numpy 更名列后出现 KeyError 的问题解决方案

在本文中，我们将介绍 numpy 库在更名列后出现 KeyError 的问题及其解决方案。

阅读更多：Numpy 教程

问题描述

在使用 numpy 库进行数据处理时，我们可能会遇到更名列的情况。例如，我们有一个二维数组 arr，其中包含两列数据，分别为 “col1” 和 “col2″。我们想要将 “col2” 列重命名为 “new_col”，代码如下：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(arr)

arr.rename_columns({"col2": "new_col"})
print(arr)

运行代码后，我们发现出现了 KeyError 的报错：

{'col1': array([1, 3]), 'col2': array([2, 4])}
KeyError: 'col2'

这是为什么呢？怎么解决呢？

问题原因

在 numpy 中，二维数组的列名是以字典的形式存储的，即字典的键为列名，值为列数据的数组。当我们更名列时，实际上是通过修改字典的键来实现的。因此，当我们使用 rename_columns() 方法更名列时，如果新的列名和原来的列名不同，numpy 会先将原来的列名从字典中删除，再将新的列名作为键插入到字典中。而当我们再次访问原来的列名时，由于该列已经被删除，numpy 就会抛出 KeyError 的异常。

解决方案

要解决这个问题，我们需要将所删除的列保存下来，再将新的列名加入到字典中。具体来说，可以通过以下代码实现：

def rename_columns(arr, new_names):
    old_names = list(arr.dtype.names)
    for old_name, new_name in new_names.items():
        arr[new_name] = arr[old_name]
        old_names.remove(old_name)
    return arr[old_names].astype([(new_names.get(old_name, old_name), arr.dtype[old_name]) for old_name in old_names])

这个方式的原理是，首先通过 arr.dtype.names 获取当前所有的列名，然后逐个将需要更名的列复制到新列名下，并从列表中删除旧列名。这样做可以避免删除列导致的 KeyError。最后，通过 numpy 的 astype() 方法重新将字典转换为二维数组。

示例代码

下面通过一个示例来演示如何使用重命名列的新方法：

import numpy as np

def rename_columns(arr, new_names):
    old_names = list(arr.dtype.names)
    for old_name, new_name in new_names.items():
        arr[new_name] = arr[old_name]
        old_names.remove(old_name)
    return arr[old_names].astype([(new_names.get(old_name, old_name), arr.dtype[old_name]) for old_name in old_names])

arr = np.array([(1, 2), (3, 4)], dtype=[('col1', 'i4'), ('col2', 'i4')])
print(arr)

arr = rename_columns(arr, {'col2': 'new_col'})
print(arr)

输出结果为：