将Pandas DataFrame与多名称列一起使用

Question

我使用Pandas来存储系统生成列名的大型数据集。像这样：

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[0,1,2],[10,11,12],[20,21,22]],columns=["r0","r1","r2"])

这些系统名称也有更有意义的名称，用户实际可以理解。到目前为止，我已经使用如下字典映射它们：

altName = {"Objective 1":"r0", "Result 5":"r1", "Parameter 2":"r2"}

以便可以像这样访问它们：

print(df[altName["Objective 1"]])

这样可行，但它会导致很难读取代码（想想带有多个变量的绘图命令等）。我不能简单地将列重命名为友好名称，因为有时我需要访问这两个列，但我不确定如何在没有字典的情况下同时支持这两个列。

是否可以为列分配多个名称，或者执行某种允许我使用这两种访问方法的隐式映射：

print(df["r0"])
print(df["Objective 1])

我已经想过制作我自己的子类来检测一个keyerror，然后无法使用备用名字的二级词典并试试，但我不确定我能做什么同时保留所有其他DataFrame功能（我自我评估我的Python初学者接近中级）。

非常感谢你的建议。

Answer 1

是的，你可以。数据帧只是numpy数组的包装器，所以你可以将包装器相乘：

一个例子：

df=pd.DataFrame([ [0,1], [2,3] ],list('AB'), columns=list('CD'))
df2=pd.DataFrame(df.values,df.index, columns=list('EF'))
df.loc['A','C']=999

然后df2也受到影响：

In [407]: df2['E']
Out[407]: 
A    999
B      2
Name: E, dtype: int32