Verwenden von Pandas zum Umbenennen von Spaltennamen für eine effiziente Datenverarbeitung

Effiziente Datenverarbeitung: Die Verwendung von Pandas zum Ändern von Spaltennamen erfordert spezifische Codebeispiele.

Die Datenverarbeitung ist ein sehr wichtiges Glied in der Datenanalyse. Während des Datenverarbeitungsprozesses müssen häufig die Spaltennamen der Daten geändert werden. Pandas ist eine leistungsstarke Datenverarbeitungsbibliothek, die eine Fülle von Methoden und Funktionen bereitstellt, die uns dabei helfen, Daten schnell und effizient zu verarbeiten. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit Pandas Spaltennamen ändern, und es werden spezifische Codebeispiele bereitgestellt.

Bei der tatsächlichen Datenanalyse können die Spaltennamen der Originaldaten Probleme wie inkonsistente Benennungsstandards und Verständnisschwierigkeiten aufweisen, was uns dazu zwingt, die Spaltennamen entsprechend den tatsächlichen Anforderungen zu ändern. Unten sehen Sie einen Beispieldatensatz mit drei Datenspalten: Name, Alter und Geschlecht.

import pandas as pd

data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
        '年龄': [20, 25, 30],
        '性别': ['男', '女', '男']}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

Das Ausgabeergebnis lautet wie folgt:

  姓名  年龄 性别
0  张三  20  男
1  李四  25  女
2  王五  30  男

Als nächstes müssen wir das Chinesisch im Spaltennamen in Englisch, den Namen in Name, das Alter in Alter und das Geschlecht in Geschlecht ändern. Im Folgenden finden Sie ein Codebeispiel für die Verwendung von Pandas zum Ändern des Spaltennamens:

df.rename(columns={'姓名': 'name', '年龄': 'age', '性别': 'gender'}, inplace=True)
print(df)

Das Ausgabeergebnis nach dem Ändern des Spaltennamens lautet wie folgt:

  name  age gender
0   张三   20      男
1   李四   25      女
2   王五   30      男

Im obigen Code verwenden wir den rename</code > Funktion zum Ändern des Spaltennamens. Unter diesen gibt der Parameter <code>columns den Spaltennamen an, der geändert werden muss, und die entsprechende Beziehung vor und nach der Änderung wird in Form eines Wörterbuchs angegeben. Der Parameter inplace wird verwendet, um anzugeben, ob die Originaldaten geändert werden sollen. Der Standardwert ist False, was bedeutet, dass eine Kopie der geänderten neuen Daten zurückgegeben wird Originaldaten, setzen Sie sie auf True. rename函数来修改列名。其中，columns参数指定了需要修改的列名，并通过一个字典的形式指定了修改前后的对应关系。inplace参数用于指定是否在原数据上进行修改，默认为False，即返回修改后的新数据副本，若要在原数据上进行修改则将其设置为True。

除了使用rename函数之外，还可以直接通过给columns属性赋值的方式来修改列名。下面是具体代码示例：

df.columns = ['name', 'age', 'gender']
print(df)

修改列名后的输出结果与上述代码相同。

除了以上的基本操作之外，Pandas还提供了一些更高级的方法来修改列名，如使用正则表达式进行批量修改，使用str方法进行字符串替换等。在实际的数据处理过程中，根据不同的需求可以选择合适的方法来修改列名。

总结起来，使用Pandas修改列名非常简便，通过使用rename函数或直接给columns

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Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVerwenden von Pandas zum Umbenennen von Spaltennamen für eine effiziente Datenverarbeitung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!