python - 无法更改 Pandas 数据中的列名

Question

我有一个看起来像这样的 python 字典:

d = {'comp_1': {'property_4': 24, 'property_2': 45, 'property_3': 124, 'missing': 39, 'property_1': 16}, 
 'comp_2': {'property_4': 23, 'property_2': 49, 'property_3': 126, 'property_1': 16, 'missing': 38}, 
 'comp_3': {'property_4': 24, 'property_2': 43, 'property_1': 19, 'missing': 30, 'property_3': 116}}

当我将它加载到 panda dataframe 并尝试打印它时，它看起来如下:

df = pd.DataFrame.from_dict(hits, orient='index')
print(df)

输出:

        missing  property_1  property_2  property_3  property_4
comp_1       39          16          45         124          24
comp_2       38          16          49         126          23
comp_3       30          19          43         116          24

现在，我想重命名列，所以我尝试:

df = pd.DataFrame.from_dict(hits, orient='index' columns=reversed(['Missing', 'P1', 'P2', 'P3', 'P4']))

这会产生空数据框(我假设这是因为字典中不存在这些键？):

Empty DataFrame
Columns: []
Index: []

如果我尝试这样做:

df = pd.DataFrame.from_dict(hits, orient='index')
columns = reversed(['Missing', 'P1', 'P2', 'P3', 'P4'])
df.columns=columns

列按顺序重命名不会保留，所以每次我运行代码时，数字都与列不对应，例如:

        P4  P3   P2  P1  Missing
comp_1  16  24  124  45       39
comp_2  16  23  126  49       38
comp_3  19  24  116  43       30

和:

        P4  P3  P2   P1  Missing
comp_1  24  16  39  124       45
comp_2  23  16  38  126       49
comp_3  24  19  30  116       43

我猜我需要在将数据加载到数据帧时以某种方式提供嵌套字典中的键，但我不确定该怎么做。还是我需要做其他事情？

编辑:我还尝试使用字典重命名列，如下所示:

df.rename({'missing': 'Missing', 'property_1': 'P1', 'property_2': 'P2', 'property_3': 'P3',
           'property_4': 'P4'})

但仍然显示旧名称

Answer 1

不幸的是，to_dict 中的columns 参数仅指定了您要选择的列。例如，

pd.DataFrame.from_dict(hits, orient='index', columns=['property_4'])

        property_4
comp_1          24
comp_2          23
comp_3          24

仅选择“property_4”列，忽略其他所有内容。当然，这是有道理的，因为字典天生就没有顺序。您唯一的选择是使用 DataFrame.rename() 重命名键或重命名列。

cmap = {'property_1': 'P1', 'property_2': 'P2', 'property_3': 'P3', 
        'property_4': 'P4', 'missing': 'Missing'}
df = df.rename(columns=cmap)
df

        P4  P2   P3  Missing  P1
comp_1  24  45  124       39  16
comp_2  23  49  126       38  16
comp_3  24  43  116       30  19