Pandas 数据框列名 - Python

当我们处理数据时，在 Pandas 中 DataFrame 数据框是最常用的数据结构之一。数据框由行和列组成，每一列都有一个对应的列名。

获取列名

我们可以使用 DataFrame 的 columns 属性来获取数据框的全部列名。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
columns = df.columns
print(columns)

输出结果：

Index(['Name', 'Age', 'Gender'], dtype='object')

我们可以得到如上格式的 Pandas Index（索引）对象，其中包含了数据框的全部列名。

修改列名

我们可以使用 DataFrame 的 rename() 方法来修改数据框的列名。下面的例子中，我们将数据框的列名从默认的 0 和 1 修改为了 Name 和 Age。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', header=None)
df = df.rename(columns={0: 'Name', 1: 'Age'})
print(df.columns)

输出结果：

Index(['Name', 'Age'], dtype='object')

我们可以看到数据框的列名已经被修改了。

新增列

我们可以使用 DataFrame 的 insert() 或 assign() 方法来新增列，其中 insert() 方法需要我们指定列的位置、列名和列的值，而 assign() 方法仅需要指定列名和列的值。下面的例子模拟了一场选美比赛，我们将参赛者的得分新增为一列。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('beauty_contest.csv')
scores = [89, 92, 85, 94, 90, 88]
df = df.assign(Score=scores)
print(df)

输出结果：

   Name  Age Gender  Score
0   Amy   20      F     89
1  Jane   21      F     92
2   Tom   19      M     85
3   Bob   22      M     94
4   Kim   20      F     90
5  Jack   21      M     88

我们可以看到新的一列已经被添加到了数据框中。

删除列

我们可以使用 DataFrame 的 drop() 方法来删除数据框中的一列。下面的例子中，我们删除了数据框中的 Gender 列。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('beauty_contest.csv')
df = df.drop(columns=['Gender'])
print(df)

输出结果：

   Name  Age
0   Amy   20
1  Jane   21
2   Tom   19
3   Bob   22
4   Kim   20
5  Jack   21

我们可以看到 Gender 列已经被删除了。