Как изменить имя столбца, когда текущее имя в Пандах NaT - PullRequest
2 голосов
/ 29 марта 2019

У меня есть фрейм данных df1 с двумя именами столбцов как NaT

Index    NaT     Nat     2019-01-01 00:00:00
 1        A       B        1
 2        C       D        2 

Как изменить имя столбца NaT на «Имя1» и «Имя2»

Index    Name1    Name2     2019-01-01 00:00:00
 1        A       B        1
 2        C       D        2

Я попробовал следующие утверждения:

df1.rename(columns = {0:'Name1', 1: 'Name2'}) #(doesn't work)

df1.columns.values[0] = 'Name1' #(doesn't work)
df1.columns.values[1] = 'Name2' #(doesn't work)

Ответы [ 4 ]

1 голос
/ 29 марта 2019

Вы можете назначить новый список из имен столбцов - сначала по оригиналу, затем по списку и по следующим столбцам от 4. до последнего:

df.columns = df.columns[:1].tolist() + ['Name1', 'Name2'] + df.columns[3:].tolist()
print (df)
   Index Name1 Name2  2019-01-01 00:00:00
0      1     A     B                    1
1      2     C     D                    2

Или, если первый столбец равен index, то повторный просмотр списка с помощьюстолбцы от 3. до последнего:

df.columns = ['Name1', 'Name2'] + df.columns[2:].tolist()
print (df)
      Name1 Name2  2019-01-01 00:00:00
Index                                 
1         A     B                    1
2         C     D                    2
1 голос
/ 29 марта 2019

Вы можете просто переназначить имя столбца:

df1.columns = ['Name1','Name2']
0 голосов
/ 29 марта 2019

Измените свой первый код на это:

df1.rename(columns = {'NaT':'Name1', 'Nat': 'Name2'})
0 голосов
/ 29 марта 2019

Вы можете использовать set_axis следующим образом:

df_out = df.set_axis(['Name1','Name2',df.columns[-1]], axis=1, inplace=False)
df_out

Вывод:

  Name1 Name2  2019-01-03 00:00:00
1     A     B                    1
2     C     D                    2

Изменить, чтобы ответить на комментарий, используйте нарезку заголовка столбца следующим образом:

df = pd.DataFrame(np.arange(100).reshape(10,-1), columns=[*'ABCDEFGHIJ'])

df = df.set_axis(['Name1']+['Name2']+df.columns[-8:].tolist(), axis=1, inplace=False)

Выход:

   Name1  Name2   C   D   E   F   G   H   I   J
0      0      1   2   3   4   5   6   7   8   9
1     10     11  12  13  14  15  16  17  18  19
2     20     21  22  23  24  25  26  27  28  29
3     30     31  32  33  34  35  36  37  38  39
4     40     41  42  43  44  45  46  47  48  49
5     50     51  52  53  54  55  56  57  58  59
6     60     61  62  63  64  65  66  67  68  69
7     70     71  72  73  74  75  76  77  78  79
8     80     81  82  83  84  85  86  87  88  89
9     90     91  92  93  94  95  96  97  98  99
...