重命名数据框中的元组列名称

Question

我是python和pandas的新手。我附上了熊猫数据帧的图片，我需要知道如何从最后一列获取数据以及如何重命名最后一列。

Answer 1

您可以使用：

df = df.rename(columns = {df.columns[-1] : 'newname'}) 

或者：

df.columns = df.columns[:-1].tolist() + ['new_name'] 

这似乎解决方案：

df.columns.values[-1] = 'newname' 

是马车。因为重命名后熊猫函数返回奇怪的错误。

对于从最后一列获取数据，可以使用通过iloc选择的位置：

s = df.iloc[:,-1] 

，并重新命名后：

s1 = df['newname'] 
print (s1) 

样品：

df = pd.DataFrame({'R':[7,8,9], 
        'T':[1,3,5], 
        'E':[5,3,6], 
        ('Z', 'a'):[7,4,3]}) 

print (df) 
    E T R (Z, a) 
0 5 1 7  7 
1 3 3 8  4 
2 6 5 9  3 

s = df.iloc[:,-1] 
print (s) 
0 7 
1 4 
2 3 
Name: (Z, a), dtype: int64 

---

df.columns = df.columns[:-1].tolist() + ['new_name'] 
print (df) 
    E T R new_name 
0 5 1 7   7 
1 3 3 8   4 
2 6 5 9   3 

---

df = df.rename(columns = {('Z', 'a') : 'newname'}) 
print (df) 
    E T R newname 
0 5 1 7  7 
1 3 3 8  4 
2 6 5 9  3 

s = df['newname'] 
print (s) 
0 7 
1 4 
2 3 
Name: newname, dtype: int64 

df.columns.values[-1] = 'newname' 
s = df['newname'] 
print (s) 
>KeyError: 'newname' 

Answer 2

对于量变到质变的列名

columns=df.columns.values 
columns[-1]="Column name" 

对于从数据帧提取数据

您可以ü se loc，iloc和ix方法。

禄是使用标签 ILOC是使用索引 IX可以获取使用指数数据和标签

了解禄和ILOC http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/dsintro.html#indexing-selection

了解更多关于索引读取数值读取值，选择数据

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html

Answer 3

从最后一列

检索使用df.iloc[:,-1]最后一列由其他答案的建议取数据，只有当它确实是最后一列工作正常。

但是，使用像绝对列位置-1不是一个稳定的解决方案，即如果您添加其他列，您的代码将中断。

一个稳定，通用的方法

首先，确保所有列名都是字符串：

# rename columns 
df.columns = [str(s) for s in df.columns] 
# access column by name 
df['(vehicle_id, reservation_count)`] 

重命名的最后一列

最好为所有列设置相似的列名称，而不包含括号 - 使您的代码更具可读性和数据牛逼更容易使用：

# access column by name 
df['vehicle_id_reservation_count`] 

这是由一个元组指定的所有列一个简单的换算：

# rename columns 
def rename(col): 
    if isinstance(col, tuple): 
     col = '_'.join(str(c) for c in col) 
    return col 
df.columns = map(rename, df.columns) 

Answer 4

可以删除最后一列，并用不同的名称重新分配它。
这在技术上不是重命名该列。不过，我觉得它很直观。

使用@ jezrael的设置

df = pd.DataFrame({'R':[7,8,9], 
        'T':[1,3,5], 
        'E':[5,3,6], 
        ('Z', 'a'):[7,4,3]}) 

print(df) 

    R T E (Z, a) 
0 7 1 5  7 
1 8 3 3  4 
2 9 5 6  3 

我怎样才能获取最后一列？

您可以使用iloc

df.iloc[:, -1] 

0 5 
1 3 
2 6 
Name: c, dtype: int64 

可以重命名列，你解压缩后

df.iloc[:, -1].rename('newcolumn') 

0 5 
1 3 
2 6 
Name: newcolumn, dtype: int64 

为了将数据帧中的重命名，你可以做一个很大的数的方式。通过iloc[:, :-1]
使用join下降的最后一列

选项1
开始添加的重命名的列：要继续，我已经开始，即取列主题，然后将其重命名上述

df.iloc[:, :-1].join(df.iloc[:, -1].rename('newcolumn')) 

    R T E newname 
0 7 1 5  7 
1 8 3 3  4 
2 9 5 6  3 

选项2 引用或者我们可以使用assign把它放回去，保存rename

df.iloc[:, :-1].assign(newname=df.iloc[:, -1]) 

    R T E newname 
0 7 1 5  7 
1 8 3 3  4 
2 9 5 6  3