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LeetCode-2885. 重命名列

时间:2024-05-31 18:44:22浏览次数:23  
标签:重命名 last 2885 DataFrame id LeetCode columns first

2885. 重命名列
DataFrame students
+-------------+--------+
| Column Name | Type |
+-------------+--------+
| id | int |
| first | object |
| last | object |
| age | int |
+-------------+--------+
编写一个解决方案,按以下方式重命名列:

id 重命名为 student_id
first 重命名为 first_name
last 重命名为 last_name
age 重命名为 age_in_years
返回结果格式如下示例所示。

示例 1:

输入:
+----+---------+----------+-----+
| id | first | last | age |
+----+---------+----------+-----+
| 1 | Mason | King | 6 |
| 2 | Ava | Wright | 7 |
| 3 | Taylor | Hall | 16 |
| 4 | Georgia | Thompson | 18 |
| 5 | Thomas | Moore | 10 |
+----+---------+----------+-----+
输出:
+------------+------------+-----------+--------------+
| student_id | first_name | last_name | age_in_years |
+------------+------------+-----------+--------------+
| 1 | Mason | King | 6 |
| 2 | Ava | Wright | 7 |
| 3 | Taylor | Hall | 16 |
| 4 | Georgia | Thompson | 18 |
| 5 | Thomas | Moore | 10 |
+------------+------------+-----------+--------------+
解释:
列名已相应更换。
import pandas as pd


def renameColumns(students: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    students.rename(columns={'id': 'student_id', 'first': 'first_name', 'last': 'last_name', 'age': 'age_in_years'},
                    inplace=True)
    return students
# rename 用法:
#
# DataFrame.rename(mapper=None, index=None, columns=None, axis=None, copy=True, inplace=False, level=None, errors='raise')
# rename 方法有许多可选的参数。出于我们的目的,我们感兴趣的是 columns 参数,它允许您传递一个字典,其中键表示当前列名,值表示新列名。
#
#   mapper, index, columns:可以传递以重命名索引或列的词典。在我们的示例中,我们使用 columns。
#
#   axis: 可以是 "index" 或 "columns"。确定是重命名索引还是重命名列。默认情况下,如果您提供 columns 参数,您将重命名列。
#
#   copy: 如果设置为 True,则创建一个新的 DataFrame。如果为 False,则修改原始 DataFrame。
#
#   inplace: 如果设置为 True,则重命名会原地修改 DataFrame,不会返回任何内容。如果为 False,则在不修改原有 DataFrame 的情况下,返回一个新的带有更名列的 DataFrame。
#
#   level: 对于具有多级索引的 DataFrame,应当重命名标签的级别。
#
#   errors: 如果是 'raise',如果尝试重命名不存在的项,则会引发错误。如果设置为 'ignore',任何重命名项目的失败都将被忽略。
#

 

 

标签:重命名,last,2885,DataFrame,id,LeetCode,columns,first
From: https://www.cnblogs.com/xxaxf/p/18225124

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