根据字典重命名PANDAS中的列 [英] Rename columns in PANDAS based on dictionary

问题描述

我有一个数据框，我想根据我打算用作字典的另一个数据框重命名列.例如，我拥有的第一个数据框是:

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

以及作为我想用作字典的第二个数据框:

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

我想要得到的结果如下:

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

最初，我想将第一个数据框重塑为长格式，然后与字典数据框合并，然后重塑为宽格式.但是我认为这效率很低，因此我想使用一种更有效的方法(如果存在).非常感谢您的帮助.

我认为您可以首先从df2创建dictionary，然后通过df1的列创建Series. //pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generation/pandas.Index.to_series.html"rel =" noreferrer> to_series 然后您 解决方案

I think you can first create dictionary from df2, then create Series from columns of df1 by to_series which you then map using dictionary:

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

这篇关于根据字典重命名PANDAS中的列的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！