如何在循环中重命名 Pandas DataFrame 中的列？

Question

我尝试在循环中合并多个数据帧。 我的代码是：

my_dict = {
        '1':{
                'providers_using':{
                        'providers':['prov1','prov2','prov3'],
                        'calls_count':[10,20,30]
                }
            },
        '2':{
                'providers_using':{
                        'providers':['prov1','prov2','prov3'],
                        'calls_count':[100,200,300]
                }
            },
        '3':{
                'providers_using':{
                        'providers':['prov1','prov2','prov3'],
                        'calls_count':[1000,2000,3000]
                }
            }

}



df_joined = pd.DataFrame(columns = ['providers','calls_count'])

for i in range(1,4):
  gw_df = pd.DataFrame.from_dict(my_dict[str(i)]['providers_using'])
  gw_df.rename(columns={"calls_count":"gw" + str(i)})
  df_joined = pd.merge(df_joined,gw_df,left_on='providers',right_on = 'providers',how='outer')

print(df_joined)

结果是：

  calls_count_x providers  calls_count_y  calls_count_x  calls_count_y
0       NaN         prov1        10             100           1000     
1       NaN         prov2        20             200           2000     
2       NaN         prov3        30             300           3000

但我希望将名称列“calls_count”设为 gw1、gw2、gw3 等。循环中的步数可能是随机的，因此不可接受，只需执行以下操作：

df_joined.columns = ['gw1','gw2','gw3']

预期输出为：

    providers    gw1            gw3           gw3
0   prov1        10             100           1000     
1   prov2        20             200           2000     
2   prov3        30             300           3000

顺便说一句 - 为什么列名是 "calls_count_y","calls_count_x" ？

Answer 1

下面是诀窍。 您还可以重命名列。 这个想法是根据名称gw + str(i)创建一个列列表并创建一个列列表。

col = []
for i in range(1,4):
  col.append("gw" + str(i))
  gw_df = pd.DataFrame.from_dict(my_dict[str(i)]['providers_using'])
  df_joined = pd.merge(df_joined,gw_df,left_on='providers',right_on = 'providers',how='outer')

df_joined.columns = ['providers'] + col
print(df_joined)

编辑：根据熊猫合并的文档，后缀将是 _x 和 _y。

Answer 2

这是一种无需循环即可从初始字典中获取预期输出的方法：

(pd.concat({k: pd.DataFrame(v).T.apply(pd.Series.explode)  # unnest the lists
            for k,v in my_dict.items()})
   .reset_index()                                          # dict keys as column
   .pivot(index='providers',                               # pivot the calls count
          columns='level_0',
          values='calls_count')
   .add_prefix('gw')                                       # rename columns
   .rename_axis('', axis=1)                                # remove 'level_0' name
   .reset_index()                                          # index as column
)

输出：

  providers gw1  gw2   gw3
0     prov1  10  100  1000
1     prov2  20  200  2000
2     prov3  30  300  3000