根據字典重命名 PANDAS 中的列

Question

我有一個數據框，我想根據我計划用作字典的另一個數據框重命名列。 例如，我的第一個數據幀是：

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

並作為我想用作字典的第二個數據框：

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

我想得到的結果如下：

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

最初我想將第一個數據幀重新整形為長格式，然后與字典數據幀合並，然后重新整形為寬格式。 但是我認為這是非常低效的，所以我想使用一種更有效的方式（如果存在的話）。 非常感謝四位的幫助。

Answer 1

df.rename有一個名為columns的參數，它接受字典：

df.rename(columns=dict(zip(df2["val1"], df2["val2"])))

出去：

    A7  B0  C3  D1
0   1   2   3   4
1   5   6   7   8

它返回一個新的 DataFrame。 您可以使用inplace=True ，也可以將其分配回原始數據幀。

Answer 2

我認為您可以首先從df2創建dictionary ，然后通過to_series從df1的列創建Series ，然后使用dictionary進行map ：

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

Answer 3

您也可以只使用這一行：

df1.columns=[df2['val2']]

輸出：

    A7  B0  C3  D1
0   1   2   3   7
1   5   6   7   8