Question

我的df看起来像这样：

df = pd.DataFrame(np.random.random((4,4)))
df.columns = pd.MultiIndex.from_product([['1','2'],['A','B']])
print df
          1                   2          
          A         B         A         B
0  0.030626  0.494912  0.364742  0.320088
1  0.178368  0.857469  0.628677  0.705226
2  0.886296  0.833130  0.495135  0.246427
3  0.391352  0.128498  0.162211  0.011254

如何将列'1'和'2'重命名为'One'和'Two'？

我认为df.rename（）会有所帮助，但事实并非如此。不知道怎么做？

Answer 1

rename确实缺少了这一点（理想情况下，它应该让你指定等级）另一种方法是通过设置列索引的级别，但是您需要知道该级别的所有值：

In [41]: df.columns.levels[0]
Out[41]: Index([u'1', u'2'], dtype='object')

In [43]: df.columns = df.columns.set_levels(['one', 'two'], level=0)

In [44]: df
Out[44]:
        one                 two
          A         B         A         B
0  0.899686  0.466577  0.867268  0.064329
1  0.162480  0.455039  0.736870  0.759595
2  0.620960  0.922119  0.060141  0.669997
3  0.871107  0.043799  0.080080  0.577421

In [45]: df.columns.levels[0]
Out[45]: Index([u'one', u'two'], dtype='object')

Answer 2

使用set_levels：

>>> df.columns.set_levels(['one','two'], 0, inplace=True)
>>> print(df)
        one                 two          
          A         B         A         B
0  0.731851  0.489611  0.636441  0.774818
1  0.996034  0.298914  0.377097  0.404644
2  0.217106  0.808459  0.588594  0.009408
3  0.851270  0.799914  0.328863  0.009914

Answer 3

df.columns.set_levels(['one', 'two'], level=0, inplace=True)

Answer 4

Option 1 was true Option 2: 22 Option 1 was false Option 2: 3 Option 1 was false Option 2: 1 Option 1 was true Option 2: 2

Answer 5

这是一个很好的问题。结合上面的答案，你可以编写一个函数：

def rename_col( df, columns, level = 0 ):

    def rename_apply ( x, rename_dict ):
        try:
            return rename_dict[x]
        except KeyError:
            return x

    if  isinstance(df.columns, pd.core.index.MultiIndex):
        df.columns = df.columns.set_levels([rename_apply(x, rename_dict = columns ) for x in df.columns.levels[level]], level= level)
    else:
        df.columns =                       [rename_apply(x, rename_dict = columns ) for x in df.columns              ] 

    return df

它对我有用。

理想情况下，这样的功能应该整合到＆＃34;官方＆＃34; ＆＃34;重命名＆＃34;将来的功能，所以你不需要写这样的黑客。

Answer 6

截至pandas 0.22.0（可能更早），您可以指定级别：

df = df.rename(columns={'1': one, '2': two}, level=0)

或者，（自pandas 0.21.0以来的新表示法）：

df = df.rename({'1': one, '2': two}, axis='columns', level=0)

但实际上，即使在省略级别时也能正常工作：

df = df.rename(columns={'1': one, '2': two})

在这种情况下，将检查所有列级别是否重命名。

python pandas：重命名多索引数据帧中的单列标签

6 个答案: