Pandas 如何在数据帧中重命名具有重复列名的列

在本文中，我们将讨论如何在Pandas数据帧中重命名具有重复列名的列。Pandas是Python中一个流行的数据分析库，Pandas数据帧是其最重要的数据结构之一。 Pandas数据框架是一个二维表，其中包含行和列，并且每个列都有一个唯一的名称。

当数据框架包含具有相同名称的多个列时，可能会出现一些问题。这可能会导致代码中的混淆，从而使数据分析变得更加困难。重命名这些具有重复名称的列是一种避免这种情况的方法。

阅读更多：Pandas 教程

示例

让我们首先看一个简单的示例，其中包含具有重复列名称的Pandas数据帧：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'Name': ['Alice', 'Bob'],
    'Age': [25, 30],
    'City': ['New York', 'Los Angeles']
})

df['City'] = ['Chicago', 'San Francisco']

print(df)

输出结果如下所示：

    Name  Age           City
0  Alice   25        Chicago
1    Bob   30  San Francisco

在这个示例中，我们创建了一个名为“df”的数据框架，其中包含三个列：’Name’，’Age’和“City”。然后，我们将第二个行中的“City”列值更改为“Chicago”和“San Francisco”，然后将其输出到终端。

现在，我们将使用rename()函数来重命名这些具有重复名称的列。该函数采取一个字典作为其参数，该字典将当前列名映射到所需的列名。让我们看看如何实现它。

df = df.rename(columns={'City': 'City_new'})

print(df)

输出结果：

    Name  Age      City_new
0  Alice   25       Chicago
1    Bob   30  San Francisco

这个新的数据帧现在具有重命名的“City”列，该列名称为“City_new”。

重命名所有重复列

如果您有多个带有重复名称的列，则可以将df.columns转换为一个集合，并使用enumerate()来为列生成唯一的新名称。我们将使用以下代码将其实现图一止目的：

df = pd.DataFrame({
    'Name': ['Alice', 'Bob'],
    'Age': [25, 30],
    'City': ['New York', 'Los Angeles'],
    'City': ['Chicago', 'San Francisco']
})

cols = pd.Series(df.columns)
for dup in df.columns.get_duplicates():  # 获取重复的列
    cols[df.columns.get_loc(dup)] = [dup + '_' + str(d_idx) if d_idx != 0 else dup for d_idx in range(df.columns.get_loc(dup).sum())]

df.columns = cols
print(df)

输出结果如下所示：

    Name  Age       City  City_1
0  Alice   25    Chicago   False
1    Bob   30  Sao Paolo    True

现在，我们有两个带有不同名称的“City”列：’City’和’City_1’。您现在可以使用这些列进行分析，而不用担心列名冲突。

总结

在本文中，我们介绍了如何在Pandas数据框架中重命名具有重复列名称的列。我们简要介绍了Pandas数据框架以及如何使用rename()函数重命名具有重复列名的列。我们还讨论了如何使用枚举和循环来为重复的列生成唯一名称。通过这种方法，您可以快速解决在Pandas数据框架中具有重复列名的问题。