设置从 Pandas 的 df.columns 返回的索引名称。

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英文:

how to set the name of returned index from df.columns in pandas

问题

我有一个在pandas中的数据帧df。当我运行df.columns时,返回Index(['Col1', 'Col2', 'Col3'], dtype='object', name='NAME')。这里的name是什么,如何更新它。它不会出现在其他数据帧中,如何添加它。谢谢。

英文:

I have a dataframe df in pandas. When I run df.columns, Index(['Col1', 'Col2', 'Col3'], dtype='object', name='NAME') is returned. What's the name here, how can I update it. And it doesn't appear in other dataframes, how can I add it. Thanks.

答案1

得分: 1

只使用 df.columns.name 来获取和修改它。

英文:

Just use df.columns.name to get and modify it.

答案2

得分: 1

Code:

import pandas as pd

data = {'Col1': ['a', 'b', 'c'], 'Col2': ['d', 'e', 'f'], 'Col3': ['g', 'h', 'i']}
df = pd.DataFrame(data, columns=['Col1', 'Col2', 'Col3'])

# 通过 df.columns.set_names() 方法
df.columns = df.columns.set_names(['set_name_1'])
print(df.columns)
print(df)

# 通过 df.columns.name
df.columns.name = 'set_name_2'
print(df.columns)
print(df)

Output:

Index(['Col1', 'Col2', 'Col3'], dtype='object', name='set_name_1')
set_name_1 Col1 Col2 Col3
0             a    d    g
1             b    e    h
2             c    f    i
Index(['Col1', 'Col2', 'Col3'], dtype='object', name='set_name_2')
set_name_2 Col1 Col2 Col3
0             a    d    g
1             b    e    h
2             c    f    i
英文:

Code:

import pandas as pd

data={'Col1': ['a','b','c'],'Col2': ['d','e','f'], 'Col3': ['g','h','i']}
df = pd.DataFrame(data, columns=['Col1', 'Col2', 'Col3'])

#By df.columns.set_names()
df.columns=df.columns.set_names(['set_name_1'])
print(df.columns)
print(df)

#By df.columns.name
df.columns.name='set_name_2'
print(df.columns)
print(df)

Output:

Index(['Col1', 'Col2', 'Col3'], dtype='object', name='set_name_1')
set_name_1 Col1 Col2 Col3
0             a    d    g
1             b    e    h
2             c    f    i
Index(['Col1', 'Col2', 'Col3'], dtype='object', name='set_name_2')
set_name_2 Col1 Col2 Col3
0             a    d    g
1             b    e    h
2             c    f    i

huangapple
  • 本文由 发表于 2023年4月6日 23:54:18
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