Question

我目前使用的是数据帧，我正在堆叠它们以实现特定的格式。我有一个问题，我正在尝试更改标题的名称，但它不起作用（通过使用.. .rename（columns = {'NaN'='type'，inplace = True），同样的事情我试图改变列的'6'到另一个的名称与原始提法相同。

这里：

                                               NaN Quantity
6                                                                 
01/06                       KULUTUS - CONSUMPTION  8976.27     
01/06  TEOLLISUUSKULUTUS - INDUSTRIAL CONSUMPTION  4121.36    
01/06             MUU KULUTUS - OTHER CONSUMPTION  4854.91

Answer 1

我认为您需要rename或Index.fillna {/ 1>} dict

df = df.rename(columns={np.nan: 'type'})

df.columns = df.columns.fillna('type')

样品：

df = pd.DataFrame([[1,4]], columns=[np.nan, 'a'])
print (df)
   NaN  a
0    1  4

print (df.columns.tolist())
[nan, 'a']

df1 = df.rename(columns={np.nan: 'type'})
print (df1)
   type  a
0     1  4

df.columns = df.columns.fillna('type')
print (df)
   type  a
0     1  4

Answer 2

当标签中有.rename时，直接应用0.24.2仍然不能在熊猫版本nan中使用，对我来说似乎是个错误。注意：此标签首先由另一个pandas方法创建：pd.get_dummies(s,dummy_na=True)。

我的解决方法是先将列标签转换为str： df.rename(columns=str).rename(columns={'nan':'new_lbl'})

Answer 3

使用索引值为0.25.3的熊猫版本nan，调用df.rename(index={np.nan: 'new_label'})对我也不起作用。

按照tozCSS的建议，将所有索引标签重命名为字符串（尽管除了那个以外的所有其他标签都是...），然后重命名对我有用：

df.rename(index=str).rename(columns={'nan':'new_lbl'})

文档链接：pandas.DataFrame.rename

如何更改NaN标题的名称

3 个答案: