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Python cudf.DataFrame.rename用法及代码示例


用法:

DataFrame.rename(mapper=None, index=None, columns=None, axis=0, copy=True, inplace=False, level=None, errors='ignore')

更改列和索引标签。

函数/字典值必须是唯一的(一对一)。字典/系列中未包含的标签将保留 as-is。列出的额外标签不会引发错误。

DataFrame.rename 支持两种调用约定：
  • (index=index_mapper, columns=columns_mapper, ...)
  • (mapper, axis={0/'index' or 1/'column'}, ...)

我们强烈建议使用关键字参数来阐明您的意图。

参数：

mapper：dict-like 或函数，默认无

可选的 dict-like 或函数转换以应用于索引/列值，具体取决于所选的 axis 。

index：dict-like，默认无

可选的 dict-like 转换应用于索引轴的值。尚不支持轴 0 的函数。

columns：dict-like 或函数，默认无

可选 dict-like 或函数转换以应用于列轴的值。

axis：整数，默认 0

使用映射器重命名的轴。 0 或 ‘index’ 用于索引 1 或 ‘columns’ 用于列

copy：布尔值，默认 True

同时复制基础数据

inplace：布尔值，默认为 False

返回新的 DataFrame 。如果为 True，则分配不复制的列

level：int 或级别名称，默认无

在 MultiIndex 的情况下，仅重命名指定级别的标签。

errors：{‘raise’, ‘ignore’, ‘warn’}，默认 ‘ignore’

Only ‘ignore’ supported 控制在提供的 dtype 的无效数据上引发异常。

  • raise : 允许引发异常
  • ignore：抑制异常。出错时返回原始对象。
  • warn ：将最后的异常打印为警告并返回原始对象。

返回：

DataFrame

注意：

与 Pandas 的区别：
  • 不支持：水平

重命名不会覆盖列名。如果传递了包含重复项的列表，则列名将带有数字后缀。

例子：

>>> import cudf
>>> df = cudf.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]})
>>> df
   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

使用映射重命名列：

>>> df.rename(columns={"A": "a", "B": "c"})
   a  c
0  1  4
1  2  5
2  3  6

使用映射重命名索引：

>>> df.rename(index={0: 10, 1: 20, 2: 30})
    A  B
10  1  4
20  2  5
30  3  6

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注：本文由纯净天空筛选整理自rapids.ai大神的英文原创作品 cudf.DataFrame.rename。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。