Pandas 中的列名分配优先使用大写字母而不是小写字母是否有原因?
示例:
dframe = DataFrame({'city':['Alma','Brian Head', 'Fox Park'],
'altitude':[3158,3000,2762]})
返回一个 DataFrame,其中列的顺序为海拔、城市。
鉴于:
dframe = DataFrame({'City':['Alma','Brian Head', 'Fox Park'],
'altitude':[3158,3000,2762]})
返回一个 DataFrame,其中的列按城市、海拔顺序排列。
这是 pandas 特定的还是一般的 Python 行为?
最佳答案
您实际上并没有问这个问题,但我假设存在一个关于如何保留原始顺序的隐含问题?如果是这样,有以下三种方法:
1) 相同的基本字典构造函数,但包装在 collections.OrderedDict
中(感谢 @shx2 的更正):
from collections import OrderedDict
df1 = pd.DataFrame( OrderedDict([ ('city',['Alma','Brian Head', 'Fox Park']),
('altitude',[3158,3000,2762]) ]))
2) 非字典构造函数,您可以分别指定数据数组和列名称,但是,这本质上需要以行为中心的条目,而不是像字典构造函数那样以列为中心:
lst = [['Alma','Brian Head','Fox Park'],
[3158,3000,2762]]
df2 = pd.DataFrame( map(list, zip(*lst)),
columns = ['city','altitude'] )
3)最简单的方法可能只是在创建数据帧后指定顺序(感谢@EdChum捕获原始帖子中的错误):
df3 = df[['city','altitude']]
测试这三个结果是否相同:
In [149]: all(df1==df2)
Out[149]: True
In [150]: all(df1==df3)
Out[150]: True
关于python - pandas 列名分配中的大写优先,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/30555959/