基于字典在 Pandas 中重命名列

Question

我有一个pandas DataFrame，并且我想根据另一个我计划用作字典的DataFrame来重命名列。

例如，第一个DataFrame如下：

          AAA   BBB   CCC   DDD
 index   
  1       1     2     3     4
  2       5     6     7     8

我希望使用的第二个DataFrame将作为字典:

           val1    val2
  index
    1      AAA      A7
    2      BBB      B0
    3      CCC      C3
    4      DDD      D1

我希望得到以下结果：

          A7    B0    C3    D1 
 index   
  1       1     2     3     4
  2       5     6     7     8

一开始我想将第一个 DataFrame 重新塑造为长格式，然后与字典 DataFrame 合并，最后再将其重塑为宽格式。然而，我认为这样做效率相当低下，因此我希望使用更有效的方式（如果存在的话）。非常感谢您的帮助。

- km1234

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你只是想根据第二个数据框重命名列吗？ - Tadhg McDonald-Jensen

感谢您的回复。是的，这是正确的。根据第二个数据框，更改第一个数据框的列名。 - km1234

你也可以只使用这一行代码：df1.columns=[df2['val2']]。 - Joe T. Boka

Joe，你在注释中的代码是按位置而非名称重命名，这很少是期望的效果。 - RufusVS

Answer 1

df.rename有一个名为columns的参数，可以接受字典：

df.rename(columns=dict(zip(df2["val1"], df2["val2"])))

输出：

    A7  B0  C3  D1
0   1   2   3   4
1   5   6   7   8

它返回一个新的DataFrame。您可以使用inplace=True或将其分配回原始DataFrame。

- ayhan

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更简单的方法是：df1.rename(columns=dict(df2.values))。 - B. M.

Answer 2

我认为您可以先从df2创建一个字典，然后通过to_series从df1的列创建一个Series，然后使用dictionary进行map：

print df1
       AAA  BBB  CCC  DDD
index                    
1        1    2    3    4
2        5    6    7    8

print df2
      val1 val2
index          
1      AAA   A7
2      BBB   B0
3      CCC   C3
4      DDD   D1

d = df2.set_index('val1').to_dict()
print d['val2']
{'AAA': 'A7', 'BBB': 'B0', 'CCC': 'C3', 'DDD': 'D1'}

df1.columns = df1.columns.to_series().map(d['val2'])
print df1
       A7  B0  C3  D1
index                
1       1   2   3   4
2       5   6   7   8

- jezrael

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它有效了，再次感谢您的回复和及时性！ - km1234

Answer 3

df1 = df1.rename(columns=dict(df2.values))

- Sumit Pokhrel

Answer 4

你也可以只使用这一行代码：

df1.columns=[df2['val2']]

输出：

    A7  B0  C3  D1
0   1   2   3   7
1   5   6   7   8

- Joe T. Boka

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这不是通过字典重命名，即旧名称=>新名称。您的解决方案通过位置重命名列。 - RufusVS