python重命名多列和汇总数据框

Question

import pandas as pd 
sample = pd.DataFrame({'k1':[1.1455,2.444,3.5,4.9],
                      'k2':['b','c','d','e']})

可以成功重命名列

sample.rename(columns = {
      'k1' : '3',
      'k2' : '5'},inplace = True)

情况1:不知道函数中的问题-rename columns

def rename1(df):
    print(df)
    test1 = df.rename(columns = {
              'k1' : 'num',
              'k2' : 'name'},inplace = True)  

    print(test1)

    return test1
rename1(sample)

Q1:为什么会输出none？

案例 2:1. 汇总数字 2. 重命名所有列

def rename2(df):
    print(df)

    test2 = []
    test2 = df.rename(columns = {
      'k1' : df['num'].apply(lambda num : int(round(num))),
      'k2' : df['name']},inplace = True)   
    print(test2)
    return test2
rename2(sample)

综述数据

print(sample['k1'].apply(lambda num : int(round(num))))

Q2:如何根据特定列正确取整？

期待结果

     num  name
0       1  b
1       2  c
2       4  d
3       5  e

这是我的示例数据。我是 python 的新手。我正在尝试为我的数据框重命名多个列，但我不知道问题所在。

Answer 1

我认为需要将这两个操作分开 - 首先是 rename，然后是 round column by Series.round通过 astype 转换为 integer :

sample.rename(columns = {
      'k1' : 'num',
      'k2' : 'name'},inplace = True)

sample['num'] = sample['num'].round().astype(int)

print (sample)
   num name
0    1    b
1    2    c
2    4    d
3    5    e

Why the output will be none?

因为 inplace=True 就地工作，这意味着不需要分配。

df.rename(columns = {
          'k1' : 'num',
          'k2' : 'name'},inplace = True)  

但是如果要分配删除inplace=True:

test1 = df.rename(columns = {
          'k1' : 'num',
          'k2' : 'name'})  

此外，如果存在矢量化替代方案，最好避免应用解决方案。 General order of precedence for performance of various operations