如何在Pandas中当前名称为NaT时更改列名

问题描述 投票:2回答:4

我有一个数据框df1,其中两列名称为NaT

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

如何将NaT列的名称更改为“Name1”和“Name2”

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

我尝试了以下声明:

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)
python pandas nat
4个回答
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您可以从列名称中分配新列表 - 首先是从原始列表,然后是列表,然后是从4.到最后一列的下一列:

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

或者,如果第一列是index,则使用从3.到最后一列的列重新列出列表:

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

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您可以直接重新分配列的名称:

df1.columns = ['Name1','Name2']

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编辑您的第一个代码:

df1.rename(columns = {'NaT':'Name1', 'Nat': 'Name2'})

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你可以像这样使用set_axis

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

输出:

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

编辑以回答评论,使用列标题切片如下:

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)

输出:

   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
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