Question

我试图将数据框的列更改为无效。

以下是数据框：

>>> file = open("data.csv", "r")
>>> data = pd.DataFrame(file)
>>> print(data)
                                                   0
0   date,1. open,2. high,3. low,4. close,5. volume\n
1  2020-01-14,316.7,317.57,312.17,312.68,40653457...
2  2020-01-15,311.85,315.5,309.55,311.34,30480882...
3  2020-01-16,313.59,315.7,312.09,315.24,27207254...

这是data.rename函数，用于更改记录的列名-https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.rename.html

#Trying to change the columns with a dict
>>> data.rename(columns={"date": "date", "1. open": "open", "2. high": "high", "3. low": "low", "5. volume": "volume"})
                                                   0
0   date,1. open,2. high,3. low,4. close,5. volume\n
1  2020-01-14,316.7,317.57,312.17,312.68,40653457...
2  2020-01-15,311.85,315.5,309.55,311.34,30480882...
3  2020-01-16,313.59,315.7,312.09,315.24,27207254...

我在做什么错了？

更新：感谢您的所有答复。

我明确定义了我想查看的列，并且所有列都可以完美地工作。

>>> df.columns = ['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5', 'col6']
>>> print (df)
         col1    col2    col3    col4    col5        col6
0  2020-01-14  316.70  317.57  312.17  312.68  40653457.0
1  2020-01-15  311.85  315.50  309.55  311.34  30480882.0
2  2020-01-16  313.59  315.70  312.09  315.24  27207254.0

Answer 1

正如其他人所说，在将csv读取到pd.read_csv("data.csv", columns=['col1', 'col2',...])时使用DataFrame。

此外，这是更改DataFrame列名的简便方法：

df.columns = ['col_name1', 'col_name2', ...]

Answer 2

使用熊猫时无需打开文件；

data = pandas.read_csv('path_to/your_file.csv')

我总是将inplace=True添加到重命名功能中。

但是，如果您只想从列名中删除数字，则也可以这样做；

data.columns = [col.split()[1] for col in data.columns]

Answer 3

在读取文件时，您可以显式指定新的列名（除了文件中已经存在的列名），如下所示：

df = pd.read_csv('data.csv', columns=['new_col1', 'new_col2', ...])

但是，如果您不添加columns属性，那么默认情况下，csv文件中提到的列名称将由数据框使用。

更改数据框列（熊猫）

3 个答案: