Pandas基于字典重命名列名

在数据分析中，经常需要对列名进行修改或替换，而Pandas是一个强大的Python数据处理工具，通过Pandas我们可以快速、高效地完成数据分析任务。本文将详细介绍如何使用Pandas，基于字典重命名列名。

阅读更多：Pandas 教程

Pandas中的列名

在Pandas中，我们可以使用以下方式查看和修改列名：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A':[1, 2, 3], 'B':[4, 5, 6], 'C':[7, 8, 9]})
print(df.columns) # 输出列名
df.rename(columns={'A':'a', 'B':'b', 'C':'c'}, inplace=True)  # 重命名列名
print(df.columns) # 输出重命名后的列名

可以看到，Pandas中使用df.columns获取当前列名。而使用df.rename()方法可以修改列名，其中columns参数接受一个字典，字典键为原始列名，字典值为修改后的列名。

字典重命名列名

接下来，我们将介绍基于字典重命名列名的方法。假设我们有以下数据：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'First Name':['Tom', 'John', 'Allen'],
                   'Last Name':['Smith', 'Doe', 'Johnson'],
                   'Age':[25, 26, 27]})
print(df.columns)

输出结果为：

Index(['First Name', 'Last Name', 'Age'], dtype='object')

我们希望将列名中的First Name改为First_Name，Last Name改为Last_Name，可以使用以下代码来实现：

df.rename(columns={'First Name':'First_Name', 'Last Name':'Last_Name'}, inplace=True)
print(df.columns)

输出结果为：

Index(['First_Name', 'Last_Name', 'Age'], dtype='object')

如果我们需要一次性替换多个列名，传统的方式需要写很多的代码，不太方便。这时，我们可以使用字典来定义需要替换的列名，通过循环来实现批量替换。

column_dict = {'First Name':'First_Name', 'Last Name':'Last_Name'}
df.rename(columns=column_dict, inplace=True)
print(df.columns)

输出结果为：

Index(['First_Name', 'Last_Name', 'Age'], dtype='object')

总结

本文介绍了如何使用Pandas基于字典重命名列名，包括Pandas列名修改的基础知识和使用字典批量修改列名的技巧。希望这篇文章对你有所帮助，祝愉快学习。