重命名标头 - 'list'对象不可调用

Question

我正试图通过执行这样的Header数组来重命名从pandas导出的df中的列。

Header_1 = [ 'Time', 'Tx/Rx', 'Channel', 'ID', 'Bits', 'A', 'B' ]
Frame_1 = Frame_1.rename(columns = Header_1)

但我得到了以下TypeError: 'list' object is not callable

我知道我可以直接从panda中命名我的标题为：

df = pd.read_csv('df.txt', header = 15, sep=' ',
names = ['Time', 'Tx/Rx', 'Channel', 'ID', 'Bits', 'A', 'B'])

但是，因为我的df被分成了两个不同的ID字节，所以我导出了df并制作了两个dfs，每个字节帧用ID的名称命名。它们是这样的：

14:12:59:0190   Rx        1     0010    8   185    0.0     
14:12:59:2150   Rx        1     0011    8   138    184.0
14:12:59:4110   Rx        1     0010    8   185    0.0
14:12:59:6070   Rx        1     0011    8   135    184.0
14:12:59:8030   Rx        1     0010    8   185    0.0
14:12:59:9990   Rx        1     0011    8   135    184.0

想要他们这样：

Time      Tx/Rx   Channel   ID   Bits   A       
14:12:59:0190   Rx        1     0010    8   185   0.0      
14:12:59:4110   Rx        1     0010    8   185   0.0
14:12:59:8030   Rx        1     0010    8   185   0.0
Time      Tx/Rx   Channel   ID   Bits   B 
14:12:59:2150   Rx        1     0011    8   138  184.0
14:12:59:6070   Rx        1     0011    8   135  184.0
14:12:59:9990   Rx        1     0011    8   135  184.0

我把它们分成这样：

Frame_1 = df.loc[df['ID'] == '0010']
Frame_2 = df.loc[df['ID'] == '0011']

因此，现在我为每个"ID"都有了合适的df，但我不能为每个字节相应地命名标题：(

Answer 1

pd.DataFrame.rename(columns = mapper)希望mapper是字典或可调用的。两者都不是列表，因此出现了错误。

你只需要：

Frame_1.columns = Header_1

因为您可以直接将可迭代项分配给DataFrame的columns属性。

Answer 2

您可以这样设置数据帧列。

Header_1 = [ 'Time', 'Tx/Rx', 'Channel', 'ID', 'Bits', 'A', 'B' ]
Frame_1.columns = Header_1

Answer 3

需要dictFrame_1.rename(columns={'old_name_1': 'new_name_1', 'old_name_2': 'new_name_2'})

来自文档：列类似dict或函数指定轴(mapper，axis=1相当于columns=mapper(的替代方法

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.rename.html

Answer 4

使用ZIP

header = ['share','depmap-Ense','Ense-depmap']
df.rename(dict(zip(df.columns,header)),axis=0)