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python重命名多个列和roundup数据帧

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import pandas as pd 
sample = pd.DataFrame({'k1':[1.1455,2.444,3.5,4.9],
                      'k2':['b','c','d','e']})

它可以成功重命名列

sample.rename(columns = {
      'k1' : '3',
      'k2' : '5'},inplace = True)

案例1：不知道函数-rename列中的问题

def rename1(df):
    print(df)
    test1 = df.rename(columns = {
              'k1' : 'num',
              'k2' : 'name'},inplace = True)  

    print(test1)

    return test1
rename1(sample)

Q1：为什么输出不是？

案例2：1 . 对数字进行综合2.重命名所有列

def rename2(df):
    print(df)

    test2 = []
    test2 = df.rename(columns = {
      'k1' : df['num'].apply(lambda num : int(round(num))),
      'k2' : df['name']},inplace = True)   
    print(test2)
    return test2
rename2(sample)

综合数据

print(sample['k1'].apply(lambda num : int(round(num))))

Q2：如何正确地根据特定列对值进行汇总？

期待结果

num  name
0       1  b
1       2  c
2       4  d
3       5  e

这是我的样本数据 . 我是python的新手 . 我正在尝试为我的数据框重命名多个列，但我不知道问题 .

python python-3.x pandas numpy

1 回答

  • 1

    我认为需要将两个操作分开 - 首先 rename 然后 round 列Series.round并通过astype强制转换为 integer ：

    sample.rename(columns = {
      'k1' : 'num',
      'k2' : 'name'},inplace = True)

sample['num'] = sample['num'].round().astype(int)

print (sample)
   num name
0    1    b
1    2    c
2    4    d
3    5    e

    为什么输出不是？

    因为 inplace=True 在原地工作，这意味着没有必要的分配 .

    df.rename(columns = {
          'k1' : 'num',
          'k2' : 'name'},inplace = True)

    但如果要分配删除 inplace=True ：

    test1 = df.rename(columns = {
          'k1' : 'num',
          'k2' : 'name'})

    如果存在矢量化替代方案，则应更好地避免应用解决方案 . General order of precedence for performance of various operations

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