本文主要是介绍Pandas教程16:DataFrame列标题批量重命名+空df数据判断+列名顺序重排,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
---------------pandas数据分析集合---------------
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Pandas数据化分析,DataFrame行列索引数据的选取,增加,修改和删除操作
Pandas教程05:DataFrame数据常用属性和方法汇总
Pandas教程06:DataFrame.merge数据的合并处理
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Pandas教程08:教你DataFrame数据的条件筛选——精选篇
Pandas教程09:使用date_range函数,创建时间序列数据
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Tkinter教程22:DataFrame数据加入到treeview树视图(含横纵滚动条+正反向排序)
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Pandas教程14:DataFrame数据合并(concat+merge+_append+join)的4种方法
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1.可以使用rename()函数来重命名DataFrame的列标题。注意,rename()函数默认返回一个新的DataFrame,而不是在原地修改原始DataFrame。如果你想要在原df上修改,可以设置inplace=True参数:
df.rename(columns=column_mapping, inplace=True)
我们首先创建了一个包含三列(‘A’, ‘B’, ‘C’)的DataFrame。然后,我们定义了一个字典column_mapping,其中键是原始列标题,值是新的列标题。我们使用rename()函数和columns参数来应用这个映射,得到一个新的DataFrame df_renamed,其中列标题已经被重命名。
# @Author : 小红牛
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import pandas as pd# 1.创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)print('1.原始DataFrame数据:'.center(30, '-'))
print(df)# 2.使用字典来重命名列标题
column_mapping = {'A': 'New_A', 'B': 'New_B', 'C': 'New_C'}
df_renamed = df.rename(columns=column_mapping)print('2.重命名后的DataFrame数据:'.center(30, '-'))
print(df_renamed)
输出内容
-------1.原始DataFrame数据:-------A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
-----2.重命名后的DataFrame数据:------New_A New_B New_C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
2.想把上面的df数据中ABC列顺序,显示为CAB顺序。通过指定列的新顺序[‘C’, ‘A’, ‘B’]来实现列的重新排序。最后,我们打印出重新排序后的DataFrame即可。
# @Author : 小红牛
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import pandas as pd# 1.创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)print('1.原始DataFrame数据:'.center(30, '-'))
print(df)# 2.方法1:将列顺序从ABC更改为CAB
df_reordered = df[['C', 'A', 'B']]
# 打印重新排序后的DataFrame
print('2.方法1:重新调序后的DataFrame数据:'.center(30, '-'))
print(df_reordered)
# 3.方法2:将列顺序从ABC更改为CAB
# 定义新的列顺序
new_column_order = ['C', 'A', 'B']
# 使用reindex方法调整列顺序
new_df = df.reindex(columns=new_column_order)
print('3.方法2:重新调序后的DataFrame数据:'.center(30, '-'))
print(new_df)
输出内容
------1.原始DataFrame数据:-------A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
---2.方法1:重新调序后的DataFrame数据:---C A B
0 7 1 4
1 8 2 5
2 9 3 6
---3.方法2:重新调序后的DataFrame数据:---C A B
0 7 1 4
1 8 2 5
2 9 3 6
3.要判断一个DataFrame是否为空数据,您可以检查DataFrame的empty属性。如果DataFrame没有任何行或列,那么它的empty属性将返回True。
# @Author : 小红牛
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import pandas as pd
# 创建一个空的DataFrame数据
empty_df = pd.DataFrame()
print('1.原始空的DataFrame数据:'.center(30, '-'))
print(empty_df)
# 1.检查DataFrame是否为空
if empty_df.empty:print("这是一个空DataFrame数据")
else:print("这不是一个空DataFrame数据")# 2.创建一个非空的DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
non_empty_df = pd.DataFrame(data)
print('2.原始非空的DataFrame数据:'.center(30, '-'))
print(non_empty_df)
# 3.检查DataFrame是否为空
if non_empty_df.empty:print("这是一个空DataFrame数据")
else:print("这不是一个空DataFrame数据")
输出内容:
------1.原始空的DataFrame数据:------
Empty DataFrame
Columns: []
Index: []
这是一个空DataFrame数据
-----2.原始非空的DataFrame数据:------A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
这不是一个空DataFrame数据
除了检查empty属性外,还可以检查DataFrame的行数和列数是否为零,以确定它是否为空:shape属性返回一个元组,其中shape[0]表示行数,shape[1]表示列数。如果两者都为零,那么DataFrame就是空的。
if empty_df.shape[0] == 0 and empty_df.shape[1] == 0: print("这是一个空DataFrame")
完毕!!感谢您的收看
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这篇关于Pandas教程16:DataFrame列标题批量重命名+空df数据判断+列名顺序重排的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!