根据字典重命名PANDAS中的列

Posted 2023-03-11

【中文标题】根据字典重命名PANDAS中的列

【英文标题】：Rename columns in PANDAS based on dictionary

【发布时间】：2016-07-31 14:39:10

【问题描述】：

我有一个数据框，我想根据我计划用作字典的另一个数据框重命名列。例如，我的第一个数据框是：

          AAA   BBB   CCC   DDD
 index   
  1       1     2     3     4
  2       5     6     7     8

作为我想用作字典的第二个数据框：

           val1    val2
  index
    1      AAA      A7
    2      BBB      B0
    3      CCC      C3
    4      DDD      D1

我想要得到的结果如下：

          A7    B0    C3    D1 
 index   
  1       1     2     3     4
  2       5     6     7     8

最初我想将第一个数据帧重新整形为长格式，然后与字典数据帧合并，然后重新整形为宽格式。但是我认为这是非常低效的，所以我想使用一种更有效的方式（如果存在的话）。非常感谢四位您的帮助。

【问题讨论】：

您是否只想根据第二个数据框重命名列？

感谢您的回复。是的，这是正确的，根据第二个数据框更改第一个数据框列名称。

你也可以只用这一行：df1.columns=[df2['val2']]

Joe，您在注释中的代码是按位置重命名的，而不是按名称重命名的，这很少是想要的效果。

【参考方案1】：

df.rename 有一个名为 columns 的参数，它接受字典：

df.rename(columns=dict(zip(df2["val1"], df2["val2"])))

输出：

    A7  B0  C3  D1
0   1   2   3   4
1   5   6   7   8

它返回一个新的DataFrame。您可以使用inplace=True，也可以将其分配回原始DataFrame。

【讨论】：

或更简单：df1.rename(columns=dict(df2.values))。

【参考方案2】：

我认为你可以先从df2 创建dictionary，然后从df1 的列中创建Series to_series，然后使用map 使用dictionary：

print df1
       AAA  BBB  CCC  DDD
index                    
1        1    2    3    4
2        5    6    7    8

print df2
      val1 val2
index          
1      AAA   A7
2      BBB   B0
3      CCC   C3
4      DDD   D1

d = df2.set_index('val1').to_dict()
print d['val2']
'AAA': 'A7', 'BBB': 'B0', 'CCC': 'C3', 'DDD': 'D1'

df1.columns = df1.columns.to_series().map(d['val2'])
print df1
       A7  B0  C3  D1
index                
1       1   2   3   4
2       5   6   7   8

【讨论】：

成功了，再次感谢您的回复和及时！

【参考方案3】：

你也可以只用这一行：

df1.columns=[df2['val2']]

输出：

    A7  B0  C3  D1
0   1   2   3   7
1   5   6   7   8

【讨论】：

这不是通过字典重命名，即旧名称 => 新名称。您的解决方案按位置重命名列。