我有3个数据框,可以从下面显示的代码中生成
df1= pd.DataFrame({'person_id':[1,2,3],'gender': ['Male','Female','Not disclosed'],'ethn': ['Chinese','Indian','European']}) df2= pd.DataFrame({'pers_id':[4,5,6],'gen': ['Male','Female','Not disclosed'],'ethnicity': ['Chinese','Indian','European']}) df3= pd.DataFrame({'son_id':[7,8,9],'sex': ['Male','Female','Not disclosed'],'ethnici': ['Chinese','Indian','European']})
我想做两件事
a) 将所有这三个数据帧追加到一个大result数据帧中
result
当我尝试使用以下代码进行此操作时,输出结果与预期不符
df1.append(df2)
因此,要解决此问题,我了解我们必须重命名导致以下目标b的列名
b) 以一种优雅的方式将这n个数据帧的列重命名为统一的
请注意,在实时情况下,我可能具有预先不知道的具有不同列名的数据框,但它们中的值始终属于列和Ethnicity,Gender并且始终相同Person_id。但请注意,可以有其他几列,以及像Age,Date,bp reading等
Ethnicity
Gender
Person_id
Age
Date
bp reading
目前,我是通过使用以下代码手动读取列名来完成此操作的
df2.columns df2.rename(columns={ethnicity:'ethn',gender = 'gen',person_id='pers_id}, inplace=True)
如何设置列名的所有数据帧是相同的(gender,ethnicity,person_id和等),不论其原有的列值
gender
ethnicity
person_id
根据pandas文档,您可以执行以下操作创建映射:
pandas
df2.rename(columns={column1:'ethn', column2:'gen', column3:'pers_id'}, inplace=True)
现在,您明确声明必须执行此运行时。如果您知道列数及其相应位置不会改变,则可以使用收集实际的列名df2.columns(),该名称应输出如下内容:
df2.columns()
['ethnicity', 'gender', 'person_id']
此时,您可以按以下方式创建映射:
final_columns = ['ethn', 'gen', 'pers_id'] previous_columns = df2.columns() mapping = {previous_columns[i]: final_columns[i] for i in range(3)} # 3 is arbitrary.
然后打电话
df2.rename(mapping, inplace=True)