в Python панд: переименовать один заголовок столбца в многоиндексных таблицы данных
У меня есть df, который выглядит так:
df = pd.DataFrame(np.random.random((4,4)))
df.columns = pd.MultiIndex.from_product([['1','2'],['A','B']])
print df
1 2
A B A B
0 0.030626 0.494912 0.364742 0.320088
1 0.178368 0.857469 0.628677 0.705226
2 0.886296 0.833130 0.495135 0.246427
3 0.391352 0.128498 0.162211 0.011254
Как переименовать столбцы " 1 " и " 2 " в "один" и "два"?
Я думал df.rename() помогло бы, но это не так. Не знаете, как это сделать?
6 ответов
это действительно что-то отсутствует в rename
(в идеале это должно позволить вам указать уровень).
Другой способ-установить уровни индекса столбцов, но тогда вам нужно знать все значения для этого уровня:
In [41]: df.columns.levels[0]
Out[41]: Index([u'1', u'2'], dtype='object')
In [43]: df.columns = df.columns.set_levels(['one', 'two'], level=0)
In [44]: df
Out[44]:
one two
A B A B
0 0.899686 0.466577 0.867268 0.064329
1 0.162480 0.455039 0.736870 0.759595
2 0.620960 0.922119 0.060141 0.669997
3 0.871107 0.043799 0.080080 0.577421
In [45]: df.columns.levels[0]
Out[45]: Index([u'one', u'two'], dtype='object')
использовать set_levels
:
>>> df.columns.set_levels(['one','two'], 0, inplace=True)
>>> print(df)
one two
A B A B
0 0.731851 0.489611 0.636441 0.774818
1 0.996034 0.298914 0.377097 0.404644
2 0.217106 0.808459 0.588594 0.009408
3 0.851270 0.799914 0.328863 0.009914
Это хороший вопрос. Комбинируя ответ выше, вы можете написать функцию:
def rename_col( df, columns, level = 0 ):
def rename_apply ( x, rename_dict ):
try:
return rename_dict[x]
except KeyError:
return x
if isinstance(df.columns, pd.core.index.MultiIndex):
df.columns = df.columns.set_levels([rename_apply(x, rename_dict = columns ) for x in df.columns.levels[level]], level= level)
else:
df.columns = [rename_apply(x, rename_dict = columns ) for x in df.columns ]
return df
это сработало для меня.
В идеале такая функциональность должна быть интегрирована в" официальную "функцию" переименовать " в будущем, поэтому вам не нужно писать такой хак.
начиная с pandas 0.22.0 (и, вероятно, намного раньше), вы можете указать уровень:
df = df.rename(columns={'1': one, '2': two}, level=0)
или, альтернативно (новая нотация с панды 0.21.0):
df = df.rename({'1': one, '2': two}, axis='columns', level=0)
но на самом деле, он работает даже при опущении уровня:
df = df.rename(columns={'1': one, '2': two})
в этом случае все уровни столбцов проверяются на наличие вхождений для переименования.