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用索引替换列名

columnname python-3.7 replace dataframe python

Sarath Subramanian · 技术社区 · 4 年前

我在数据框中有以下数据。

+----+------+----+------+
| Id | Name | Id | Name |
+----+------+----+------+
|  1 | A    |  1 | C    |
|  2 | B    |  2 | B    |
+----+------+----+------+

尽管列名是重复的,但理想情况下,它是前2列(旧数据)与后2列(新数据)的比较。

我试图通过添加 _New 使用下面的代码使用索引将其添加到。不幸的是,第一列还附加了 新 .

df.rename(columns={df.columns[2]: df.columns[2] + '_New'}, inplace=True)

这是我使用上述代码得到的结果。

+--------+------+--------+------+
| Id_New | Name | Id_New | Name |
+--------+------+--------+------+
|      1 | A    |      1 | C    |
|      2 | B    |      2 | B    |
+--------+------+--------+------+

我的理解是,它应该添加 新 仅排在倒数第二列。以下是预期结果。

+----+------+--------+------+
| Id | Name | Id_New | Name |
+----+------+--------+------+
|  1 | A    |      1 | C    |
|  2 | B    |      2 | B    |
+----+------+--------+------+

有什么办法做到这一点吗?

1 回复 | 直到 3 年前

mozway 4 年前

您可以使用一个带有字典的简单循环来跟踪增量。我将这里的逻辑概括为处理任意数量的重复:

cols = {}

new_cols = []
for c in df.columns:
    if c in cols:
        new_cols.append(f'{c}_New{cols[c]}')
        cols[c] += 1
    else:
        new_cols.append(c)
        cols[c] = 1
df.columns = new_cols

输出

   Id Name  Id_New1 Name_New1
0   1    A        1         C
1   2    B        2         B

如果你真的想 Id_New 然后 Id_New2 等更改:

        new_cols.append(f'{c}_New{cols[c]}')

到

        i = cols[c] if cols[c] != 1 else ''
        new_cols.append(f'{c}_New{i}')

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