Question

import pandas as pd
import numpy as np
datain = np.loadtxt(datafile)
df = pd.DataFrame(data = datain, columns = ["t","p","x","y","z"])
avg = df.groupby(["t"], sort=False)["p"].mean().rename(columns={1:"mean"})

这不起作用，它告诉我TypeError：rename（）得到了意外的关键字参数“ columns”。如果我这样做也行不通，

avg.rename(columns = {1:"mean"}, inplace=True)

我不知道为什么，所有文档都告诉我列调用是正确的。我只想重命名我的“均值”调用创建的空白列以具有字符串索引。有人知道为什么或如何解决此问题吗？我见过的所有示例都遵循这种格式。谢谢。

Answer 1

IIUC，您可以这样做

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"a":np.arange(10),
                   "b":np.random.choice(["A","B"],10)})

avg = df.groupby("b", sort=False)["a"].mean()\
        .reset_index(name="mean")

或

avg = df.groupby("b", sort=False)["a"].mean().reset_index()\
        .rename(columns={"a":"mean"})

或

avg = df.groupby("b", sort=False, as_index=False)["a"].mean()\
        .reset_index()\
        .rename(columns={"a":"mean"})

Answer 2

我认为这应该有效

avg = df.groupby（[“ t”]，sort = False）[“ p”]。mean（）。rename（'mean'）。reset_index（）

Answer 3

我遇到了同样的问题，并对这个问题感到困惑。致电时：

df.groupby(...)["p"]....rename(columns={1:"mean"})

在rename()上调用DataFrame["p"]，它返回一个Series对象，而不是DataFrame对象。 Series对象的rename()函数没有列参数（因为只有1个“列”）。有时，熊猫会隐式将Series对象转换为DataFrames，因此很容易错过。您也可以写

pd.Series.to_frame(df.groupby(...)["p"].mean().reset_index(), name='mean')

Python重命名Pandas DataFrame列

3 个答案: