下面是关于“Python pandas修改列属性的方法详解”的完整攻略。

1. 简介

在Python pandas 模块中，数据处理的一个重要操作是修改DataFrame表格的列属性。例如修改列名、数据类型、以及添加新的列。这里我们将介绍几种Python pandas中修改列属性的方法。

2. 修改列名

2.1 第一种方法：使用rename()函数

使用rename()函数可以方便地修改DataFrame表格的列名。具体用法如下：

df.rename(columns={'原列名': '新列名'}, inplace=True)

其中，df是待修改的DataFrame表格，'原列名'是待修改列的原始名称，'新列名'是修改后的列名。inplace=True参数表示原始的DataFrame表格会被修改，而非生成一个新的表格。

示例代码：

import pandas as pd

# 读取并显示表格
df = pd.read_excel('data.xlsx')
print('修改前的列名：')
print(df.columns)

# 使用rename()函数将第一列的列名修改为新列名
df.rename(columns={'第一列名称': '新列名'}, inplace=True)

# 显示修改后的列名
print('修改后的列名：')
print(df.columns)

输出结果：

修改前的列名：
Index(['第一列名称', '第二列名称', '第三列名称'], dtype='object')
修改后的列名：
Index(['新列名', '第二列名称', '第三列名称'], dtype='object')

2.2 第二种方法：直接修改列属性

如果只需要修改表格中的少数列名，也可以直接对列名进行修改，如下所示：

df.columns = ['新列名1', '新列名2', '新列名3']

该方法将整个DataFrame表格的列名直接替换为新的列名列表。

3. 修改列的数据类型

3.1 第一种方法：使用astype()函数

使用astype()函数可以将DataFrame表格中指定的列的数据类型进行修改。具体用法如下：

df['列名称'] = df['列名称'].astype('目标数据类型')

示例代码：

import pandas as pd

# 读取并显示表格
df = pd.read_excel('data.xlsx')
print('修改前的数据类型：')
print(df.dtypes)

# 将第二列的数据类型修改为int
df['第二列名称'] = df['第二列名称'].astype(int)

# 显示修改后的数据类型
print('修改后的数据类型：')
print(df.dtypes)

输出结果：

修改前的数据类型：
第一列名称    object
第二列名称    float64
第三列名称    object
dtype: object
修改后的数据类型：
第一列名称     object
第二列名称      int64
第三列名称     object
dtype: object

3.2 第二种方法：使用to_numeric()函数

使用to_numeric()函数可以将字符串类型的列转换为数值类型的列。该函数不仅支持整数,int8~int64, float,float16~float64,object等多种类型的转换，同时还可以自定义处理函数。

具体用法如下：

pd.to_numeric(s, errors='raise')

示例代码：

import pandas as pd

# 读取并显示表格
df = pd.read_excel('data.xlsx')
print('修改前的数据类型：')
print(df.dtypes)

# 将第二列的数据类型修改为int
df['第二列名称'] = pd.to_numeric(df['第二列名称'])

# 显示修改后的数据类型
print('修改后的数据类型：')
print(df.dtypes)

输出结果：

修改前的数据类型：
第一列名称    object
第二列名称    float64
第三列名称    object
dtype: object
修改后的数据类型：
第一列名称     object
第二列名称    float64
第三列名称     object
dtype: object

4. 添加新列

添加新列是常见的数据处理操作之一。可以使用assign()函数添加新列。具体用法如下：

# 向DataFrame表格添加新列
df = df.assign(新列名=[新列数据])

示例代码：

import pandas as pd

# 读取并显示表格
df = pd.read_excel('data.xlsx')
print('修改前的表格：')
print(df)

# 添加新列
df = df.assign(新列名=['a', 'b', 'c'])

# 显示修改后的表格
print('修改后的表格：')
print(df)

输出结果：

修改前的表格：
  第一列名称  第二列名称 第三列名称
0      aaa      1.0    NaN
1      bbb      2.0    ccc
2      ccc      3.0    ddd
修改后的表格：
  第一列名称  第二列名称 第三列名称 新列名
0      aaa      1.0    NaN    a
1      bbb      2.0    ccc    b
2      ccc      3.0    ddd    c

5. 总结

本文介绍了Python pandas模块中修改DataFrame表格的列属性的方法。包括修改列名、修改数据类型、以及添加新的列。我们介绍了几种实现方案，并给出了实际运用的示例代码。

本文链接：http://task.lmcjl.com/news/14459.html