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python - 在 Python 中对 data.frame 列进行子集化和重命名的有效方法

问题描述

在 R data.table 中，您可以同时对列进行子集化和重命名。您还可以多次选择一列并在选择时重命名它。非常快速和方便。你能在 Python 中做同样的事情吗？到目前为止，我所能做的就是分别选择和重命名列。这么简单的操作真的很痛苦！

例如，我的 data.table DT 有四列 A、B、C、D。在 R 中您可以：

subset_DT = DT[,.(A, B, second_A = A, rename_D = D)]

这将列 A、B、A、D 子集，同时将第二个 A 和 D 列重命名为 second_A 和 rename_D 列。因此，subset_DT 将有四列；A，B，第二个_A，重命名_D。

如何在 Python pandas 中巧妙地（在一个直接的操作中）做到这一点，而不分离子集和重命名操作？

标签： pythonpandas

解决方案

试试下面的代码：

df=df.rename(columns = {'second_A':'A','rename_D':'D'})

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