代码收藏家 Python DataFrame 给列命名
Python DataFrame 给列命名
Python DataFrame 给列命名
在Python的数据处理中，Pandas库是一个强大的工具，它提供了DataFrame这一数据结构，用于存储和操作表格型数据。当我们在创建DataFrame或者读取外部数据时，经常需要给DataFrame的列进行命名，以确保数据的可读性和后续操作的便捷性。
一、在创建DataFrame时给列命名
当我们使用Pandas的DataFrame构造函数从列表、字典或其他可迭代对象创建DataFrame时，可以直接通过参数给列命名。
示例1：从字典创建DataFrame
import pandas as pd
data = {
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
输出：
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
在这个例子中，字典的键（‘A’, ‘B’, ‘C’）自动成为了DataFrame的列名。
示例2：从列表的列表创建DataFrame，并指定列名
data = [
[1, 4, 7],
[2, 5, 8],
[3, 6, 9]
]
columns = ['A', 'B', 'C']
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)
print(df)
输出与示例1相同。
示例3：从Series组成的字典创建DataFrame
除了从普通字典创建DataFrame外，我们还可以从由Pandas Series对象组成的字典创建DataFrame。每个Series的索引将成为DataFrame的行索引，而Series的名字将作为列名。
import pandas as pd
s1 = pd.Series([1, 2, 3], name='A')
s2 = pd.Series([4, 5, 6], name='B')
s3 = pd.Series([7, 8, 9], name='C')
data = {'A': s1, 'B': s2, 'C': s3}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
输出与示例1和示例2相同。
示例4：从具有默认索引的列表的列表创建DataFrame，并指定列名和行索引
在某些情况下，我们可能希望同时指定列名和行索引。Pandas的DataFrame构造函数也支持这一需求。
data = [
[1, 4, 7],
[2, 5, 8],
[3, 6, 9]
]
index = ['row1', 'row2', 'row3']
columns = ['A', 'B', 'C']
df = pd.DataFrame(data, index=index, columns=columns)
print(df)
输出：
A B C
row1 1 4 7
row2 2 5 8
row3 3 6 9
在这个例子中，我们指定了行索引index和列名columns，它们分别用于创建DataFrame的行索引和列名。
二、在读取数据时给列命名
当我们从CSV、Excel等文件读取数据时，Pandas通常会自动从文件头中读取列名。但如果没有文件头或者文件头不是我们想要的列名，我们可以手动指定。
示例1：从CSV文件读取数据，并指定列名
df = pd.read_csv('data.csv', header=None, names=['Column1', 'Column2', 'Column3'])
print(df)
在这个例子中，header=None告诉Pandas不要从文件中读取列名，而names参数则指定了我们想要的列名。
示例2：从Excel文件读取数据，并指定列名
与CSV文件类似，当从Excel文件（如.xlsx或.xls）读取数据时，Pandas同样支持手动指定列名。不过，由于Excel文件没有内置的header=None选项（因为Excel文件通常有工作表名和列标题），我们需要使用pandas.read_excel()函数，并通过usecols和names参数来指定要读取的列和列名。
但请注意，usecols参数在pandas.read_excel()中稍有不同，因为它需要列的整数索引（基于0）或列名的列表。如果我们没有文件头或者想要覆盖它们，我们可以简单地传递列名列表给names参数，而无需使用usecols。
以下是一个从Excel文件读取数据并指定列名的示例：
import pandas as pd
# 假设Excel文件有3列数据，但没有列标题
df = pd.read_excel('data.xlsx', names=['Column1', 'Column2', 'Column3'])
print(df)
如果Excel文件有列标题但我们不想使用它们，并且我们只想读取其中的几列，我们可以结合使用usecols和names。但请注意，usecols在这种情况下将基于列在文件中的物理位置（从0开始计数），而不是基于它们的名称。
示例3：从Excel文件读取特定列并指定列名
如果我们只想从Excel文件中读取前两列，并给它们指定新的列名，可以这样做：
# 假设Excel文件有多列，但我们只对前两列感兴趣
df = pd.read_excel('data.xlsx', usecols=[0, 1], names=['NewColumn1', 'NewColumn2'])
print(df)
在这个例子中，usecols=[0, 1]告诉Pandas只读取前两列（基于0的索引），而names=['NewColumn1', 'NewColumn2']则指定了这两列的新名称。
当从CSV、Excel等文件读取数据时，如果文件没有列名或者列名不是我们想要的，我们可以使用Pandas的names参数来手动指定列名。对于Excel文件，我们还可以使用usecols参数来选择要读取的特定列。这些功能使得数据处理更加灵活，并允许我们根据需要对数据进行定制。
三、修改已有的列名
如果我们已经有一个DataFrame，但想要修改其中的列名，可以使用rename方法或者直接通过属性访问的方式。尽管直接通过属性访问的方式在某些情况下可能有效，但出于灵活性和错误处理的考虑，我们更推荐使用rename方法。
示例1：使用rename方法修改列名
df = pd.DataFrame({'old_name1': [1, 2, 3], 'old_name2': [4, 5, 6]})
df = df.rename(columns={'old_name1': 'new_name1', 'old_name2': 'new_name2'})
print(df)
输出：
new_name1 new_name2
0 1 4
1 2 5
2 3 6
在上面的示例中，我们已经展示了如何使用rename方法修改DataFrame的列名。除了传递一个字典来映射旧的列名到新的列名外，rename方法还提供了许多其他选项和灵活性。例如，你可以只重命名一个列，或者为列名添加前缀或后缀。
示例2：通过属性访问修改列名（不推荐，但可行）
虽然可以通过直接修改DataFrame的属性来重命名列（如df.columns = [...]），但这种方法不够灵活且容易出错，因此通常不推荐使用。
示例3：使用rename方法只重命名一个列
df = pd.DataFrame({'old_name1': [1, 2, 3], 'old_name2': [4, 5, 6]})
df = df.rename(columns={'old_name1': 'new_name1'})
print(df)
输出：
new_name1 old_name2
0 1 4
1 2 5
2 3 6
在这个示例中，我们只重命名了old_name1列，而old_name2列保持不变。
示例4：使用rename方法为列名添加前缀
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]})
df = df.rename(columns=lambda x: 'prefix_' + x)
print(df)
输出：
prefix_col1 prefix_col2
0 1 4
1 2 5
2 3 6
在这个示例中，我们使用了一个lambda函数作为rename方法的columns参数。这个函数接收每个列名作为输入，并返回一个新的列名，即原始列名前添加了"prefix_"前缀。
示例5：使用rename方法为列名添加后缀
添加后缀与添加前缀类似，只需要在lambda函数中相应地修改即可。
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]})
df = df.rename(columns=lambda x: x + '_suffix')
print(df)
输出：
col1_suffix col2_suffix
0 1 4
1 2 5
2 3 6
在这个示例中，我们为每个列名添加了"_suffix"后缀。
使用rename方法是一种灵活且推荐的方式来修改DataFrame的列名。它不仅支持单个列的重命名，还支持使用函数来批量修改列名，如添加前缀或后缀。相比之下，直接通过属性访问修改列名的方式虽然可行，但不够灵活且容易出错，因此在实际应用中应谨慎使用。
四、列名的注意事项
虽然给DataFrame的列命名看似简单，但在实际使用中还是有一些需要注意的事项。
1. 列名的唯一性
在DataFrame中，列名必须是唯一的。如果尝试使用重复的列名，Pandas会抛出一个错误。因此，在命名列时，确保每个名称都是唯一的。
2. 列名的数据类型
列名本身在Pandas中是以字符串形式存储的。虽然理论上可以使用其他数据类型作为列名（如整数或浮点数），但这通常不推荐，因为这样做可能会导致一些不可预期的行为或错误。坚持使用字符串作为列名可以确保最大的兼容性和可读性。
3. 列名的可读性
良好的列名可以提高数据的可读性，使得其他人在查看或处理数据时能够更容易地理解数据的含义。因此，在命名列时，尽量使用描述性强、简洁明了的名称。避免使用过于复杂或模糊的命名方式。
4. 列名的国际化
如果你的DataFrame中的数据涉及到多个语言或地区，那么在命名列时需要考虑国际化的问题。确保列名在不同的语言和文化背景下都能被正确理解。一种常见的做法是使用英文缩写或英文单词作为列名，因为英文在全球范围内都有较高的普及度。
5. 列名的持久性
一旦给DataFrame的列命名后，这些名称就会与数据紧密绑定在一起。因此，在后续的数据处理和分析中，需要确保始终使用正确的列名来引用和操作数据。如果需要对列名进行修改，需要确保所有的代码和引用都已经更新为新的列名。
五、实际应用中的列名命名规范
在实际的数据处理和分析中，为了保持代码的一致性和可读性，通常会遵循一些列名命名规范。以下是一些常见的规范：
sales_amount、customer_id等。YYYY_MM_DD或YYYYMMDD等格式来表示日期，以确保日期格式的一致性和可读性。通过遵循这些规范，可以确保你的DataFrame列名具有良好的可读性、一致性和可维护性。这将有助于你在后续的数据处理和分析中更加高效和准确地引用和操作数据。
总结
在Pandas中，DataFrame的列名是数据的重要组成部分，它们不仅用于标识数据，还影响数据的处理和分析。因此，给列命名是一个需要认真对待的任务。在创建DataFrame时，可以通过字典或列表的列表来指定列名；在读取数据时，可以通过header和names参数来指定列名；在修改列名时，可以使用rename方法或属性访问（不推荐）。同时，我们还需要注意列名的唯一性、数据类型、可读性、国际化和持久性等问题，并遵循一些通用的命名规范来确保数据的一致性和可维护性。
作者：Python老吕
