Pandas 重命名熊猫中的多索引列
返回Pandas 重命名熊猫中的多索引列,pandas,Pandas,返回 df = pd.DataFrame([[1,2,3], [10,20,30], [100,200,300]]) df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples((("a", "b"), ("a", "c"), ("d", "f"))) df df.columns.levels[1] 及 返回 df = pd.DataFrame([[1,2,3], [10,20,30], [100,200,300]]) df.columns = pd.MultiIndex.
df = pd.DataFrame([[1,2,3], [10,20,30], [100,200,300]])
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples((("a", "b"), ("a", "c"), ("d", "f")))
df
df.columns.levels[1]
df = pd.DataFrame([[1,2,3], [10,20,30], [100,200,300]])
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples((("a", "b"), ("a", "c"), ("d", "f")))
df
df.columns.levels[1]
“f”“e”df.columns.rename(["b1", "c1", "f1"], level=1)
---------------------------------------------------------------------------
TypeError回溯（最近一次调用上次）
在（）
---->1 df.columns.重命名（[“b1”、“c1”、“f1”]，级别=1）
C:\Users\USERNAME\AppData\Local\Continuum\Miniconda2\lib\site packages\pandas\index\base.pyc在set\u名称中（self、names、level、inplace）
994如果级别不为“无”且不为“类似于列表”（级别）且为“类似于列表”(
（995人姓名）：
-->996 raise TypeError（“名称必须是字符串”）
997
998如果不是类似于列表（名称）且级别为无且self.nlevels>1：
TypeError:名称必须是字符串
Python 2.7.12 | Continuum Analytics，Inc.|（默认，2016年6月29日，11:07:13）[MSC v.1500 64位（AMD64）]”pandas 0.19.1In [22]:
df.columns.set_levels(['b1','c1','f1'],level=1,inplace=True)
df
Out[22]:
a d
b1 c1 f1
0 1 2 3
1 10 20 30
2 100 200 300
level=1时出现错误的原因：
In [26]:
df.columns = df.columns.rename("b1", level=1)
df
Out[26]:
a d
b1 b c f
0 1 2 3
1 10 20 30
2 100 200 300
还有
另一件您不能做的事情是df.rename（columns={（'d'，'f'）：（'e'，'g'）}）
，即使它看起来是正确的。换言之：.rename（）
没有达到预期的效果
--卢卡斯
“黑客”方式是这样的（就熊猫1.0.5而言）
那就
def rename_columns(df, columns, inplace=False):
"""Rename dataframe columns.
Parameters
----------
df : pandas.DataFrame
Dataframe.
columns : dict-like
Alternative to specifying axis. If `df.columns` is
:obj: `pandas.MultiIndex`-object and has a few levels, pass equal-size tuples.
Returns
-------
pandas.DataFrame or None
Returns dataframe with modifed columns or ``None`` (depends on `inplace` parameter value).
Examples
--------
>>> columns = pd.Index([1, 2, 3])
>>> df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [10, 20, 30]], columns=columns)
... 1 2 3
... 0 1 2 3
... 1 10 20 30
>>> rename_columns(df, columns={1 : 10})
... 10 2 3
... 0 1 2 3
... 1 10 20 30
MultiIndex
>>> columns = pd.MultiIndex.from_tuples([("A0", "B0", "C0"), ("A1", "B1", "C1"), ("A2", "B2", "")])
>>> df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [10, 20, 30]], columns=columns)
>>> df
... A0 A1 A2
... B0 B1 B2
... C0 C1
... 0 1 2 3
... 1 10 20 30
>>> rename_columns(df, columns={("A2", "B2", "") : ("A3", "B3", "")})
... A0 A1 A3
... B0 B1 B3
... C0 C1
... 0 1 2 3
... 1 10 20 30
"""
columns_new = []
for col in df.columns.values:
if col in columns:
columns_new.append(columns[col])
else:
columns_new.append(col)
columns_new = pd.Index(columns_new, tupleize_cols=True)
if inplace:
df.columns = columns_new
else:
df_new = df.copy()
df_new.columns = columns_new
return df_new
熊猫队对此有何看法？为什么此行为不是默认行为？您可以直接使用
假设您拥有以下数据帧
打印（df）
d
b、c、f
0 1 2 3
1 10 20 30
2 100 200 300
df=df.rename（列={'f'：'f1'，'d'：'d1'}）
您知道，列名映射器与级别无关
假设您拥有以下数据帧
ad
b、f、f
0 1 2 3
1 10 20 30
2 100 200 300
如果要重命名a
下的f
，可以执行以下操作
df.columns=df.columns.values
df.columns=pd.MultiIndex.from_元组（df.rename（columns={（'a'，'f'）：（'a'，'af'）}））
另一件您不能做的事情是df.rename（columns={（'d'，'f'）：（'e'，'g'）}）
，即使它看起来是正确的。换句话说：.rename（）
并没有达到预期的效果，因为即使每个列的键都是元组，熊猫中的实现也是由两个列表实现的：df.keys（）.levels
和df.keys（）.labels
。如果您不想更改该名称的所有匹配项，更改一列的键可能需要将元素附加到levels
。@Lukas请参阅我在bottomInpython3
，它是df.index.set_levels（['b1'，'c1'，'f1'，level=1，inplace=True）
我认为你的答案缺少参数level=1
。我认为这个答案解释得最好。
d = dict(zip(df.columns.levels[1], ["b1", "c1", "f1"]))
print (d)
{'c': 'c1', 'b': 'b1', 'f': 'f1'}
df = df.rename(columns=d, level=1)
print (df)
a d
b1 c1 f1
0 1 2 3
1 10 20 30
2 100 200 300
df.index.set_names(["b1", "c1", "f1"], inplace=True)
def rename_columns(df, columns, inplace=False):
"""Rename dataframe columns.
Parameters
----------
df : pandas.DataFrame
Dataframe.
columns : dict-like
Alternative to specifying axis. If `df.columns` is
:obj: `pandas.MultiIndex`-object and has a few levels, pass equal-size tuples.
Returns
-------
pandas.DataFrame or None
Returns dataframe with modifed columns or ``None`` (depends on `inplace` parameter value).
Examples
--------
>>> columns = pd.Index([1, 2, 3])
>>> df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [10, 20, 30]], columns=columns)
... 1 2 3
... 0 1 2 3
... 1 10 20 30
>>> rename_columns(df, columns={1 : 10})
... 10 2 3
... 0 1 2 3
... 1 10 20 30
MultiIndex
>>> columns = pd.MultiIndex.from_tuples([("A0", "B0", "C0"), ("A1", "B1", "C1"), ("A2", "B2", "")])
>>> df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [10, 20, 30]], columns=columns)
>>> df
... A0 A1 A2
... B0 B1 B2
... C0 C1
... 0 1 2 3
... 1 10 20 30
>>> rename_columns(df, columns={("A2", "B2", "") : ("A3", "B3", "")})
... A0 A1 A3
... B0 B1 B3
... C0 C1
... 0 1 2 3
... 1 10 20 30
"""
columns_new = []
for col in df.columns.values:
if col in columns:
columns_new.append(columns[col])
else:
columns_new.append(col)
columns_new = pd.Index(columns_new, tupleize_cols=True)
if inplace:
df.columns = columns_new
else:
df_new = df.copy()
df_new.columns = columns_new
return df_new
>>> df = pd.DataFrame([[1,2,3], [10,20,30], [100,200,300]])
>>> df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples((("a", "b"), ("a", "c"), ("d", "f")))
>>> rename_columns(df, columns={('d', 'f'): ('e', 'g')})
... a e
... b c g
... 0 1 2 3
... 1 10 20 30
... 2 100 200 300
print(df)
a d1
b c f1
0 1 2 3
1 10 20 30
2 100 200 300
print(df)
a d
b af f
0 1 2 3
1 10 20 30
2 100 200 300