Python 重命名 Pandas DataFrame 列

Posted 2023-03-11

【中文标题】Python 重命名 Pandas DataFrame 列

【英文标题】：Python renaming Pandas DataFrame Columns

【发布时间】：2019-07-21 14:20:00

【问题描述】：

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() got an unexpected keyword argument "columns"。如果我这样做，它也不起作用，

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

我不知道为什么，所有文档都告诉我我的列调用是正确的。我只想重命名由我的“平均”调用创建的空白列以具有字符串索引。任何人都知道为什么或如何解决这个问题？我见过的所有例子都遵循这种格式。谢谢。

【问题讨论】：

您是否尝试过直接使用 pandas...pd.read_csv(datafile, delimiter = '\t') 或类似方法读取文件？

【参考方案1】：

IIUC 你可以这样做

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")

【讨论】：

这就像一个魅力，中间的方法对我来说似乎是最干净和最直接的。谢谢。

这也是我个人的最爱。但我想写下几个选项。

【参考方案2】：

我遇到了同样的问题，也对问题所在感到困惑。当你打电话时：

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

rename() 在 DataFrame["p"] 上调用，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，pandas 会将 Series 对象隐式转换为 DataFrame，因此很容易被忽略。你也可以写

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

【参考方案3】：

我认为这应该可行：

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

【讨论】：

这给了我 TypeError: 'str' object is not callable ... 我不确定为什么，因为我不完全理解 rename 和 reset_index 的工作方式。

【参考方案4】：

我认为问题出在你打电话时：

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

这一行：

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

返回pd.Series，而不是pd.DataFrame。通常，如果您删除列的参数，它应该可以工作：

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