Der einfachste Weg, Arrays in Python zu verketten, ist die Verwendung der Funktion numpy.concatenate, die die folgende Syntax verwendet:
numpy.concatenate((a1, a2, ….), axis = 0)
wo:
- a1, a2 …: Die …
In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie Dataframespalten in R mithilfe verschiedener Ansätze umbenennen.
Für jedes dieser Beispiele arbeiten wir mit dem integrierten Datensatz mtcars in R.
Es gibt insgesamt 11 Spaltennamen in mtcars:
#Spaltennamen von mtcars anzeigen
names(mtcars)
# [1] "mpg" "cyl" "disp" "hp" "drat" "wt" "qsec" "vs" "am" "gear"
# [11] "carb"
Um die ersten 4 Spalten umzubenennen, können wir die folgende Syntax verwenden:
#ersten 4 Spalten umbenennen
names(mtcars) <- c("miles_gallon", "cylinders", "display", "horsepower")
names(mtcars)
#[1] "miles_gallon" "cylinders" "display" "horsepower" NA
#[6] NA NA NA NA NA
#[11] NA
Beachten Sie, dass R mit dem ersten Spaltennamen beginnt und einfach so viele Spalten umbenennt, wie Sie ihm zur Verfügung stellen. In diesem Beispiel wurden nur die ersten 4 Spalten umbenannt, da es 11 Spaltennamen gibt und wir nur 4 Spaltennamen angegeben haben. Um alle 11 Spalten umzubenennen, müssten wir einen Vektor mit 11 Spaltennamen angeben.
Wenn wir eine bestimmte Spalte im mtcars-Dataset umbenennen möchten, z. B. die Spalte "wt", können wir dies nach Namen tun:
#Bennenen Sie nur die Spalte "wt" in mtcars um
names(mtcars)[names(mtcars)=="wt"] <- "weight"
names(mtcars)
#[1] "mpg" "cyl" "disp" "hp" "drat" "weight" "qsec" "vs"
#[9] "am" "gear" "carb"
Beachten Sie, dass nur die Spalte "wt" in "weight" umbenannt wird und alle anderen Spalten ihre ursprünglichen Namen behalten.
Wir können eine bestimmte Spalte im mtcars-Dataset auch nach Index umbenennen. So benennen Sie beispielsweise den zweiten Spaltennamen "cyl" anhang des Indexes um:
#Benennen Sie den zweiten Spaltennamen in mtcars um
names(mtcars)[2] <- "cylinders"
names(mtcars)
# [1] "mpg" "cylinders" "disp" "hp" "drat" "wt"
# [7] "qsec" "vs" "am" "gear" "carb"
Beachten Sie, dass nur die Spalte "cyl" in "cylinders" umbenannt wird und alle anderen Spalten ihre ursprünglichen Namen behalten.
Eine andere Möglichkeit, Spalten in R umzubenennen, ist die Verwendung der Funktion rename() im Paket dplyr. Die grundlegende Syntax hierfür lautet wie folgt:
data %>% rename(new_name1 = old_name1, new_name2 = old_name2, ....)
Hier erfahren Sie beispielsweise, wie Sie die Spaltennamen "mpg" und "cyl" im mtcars-Dataset umbenennen:
#installieren (falls noch nicht installiert) und laden des dplyr-Pakets
if(!require(dplyr)){install.packages('dplyr')}
#Benennen Sie die Spalten "mpg" und "cyl" um
new_mtcars <- mtcars %>%
rename(
miles_g = mpg,
cylinder = cyl
)
# neue Spaltennamen anzeigen
names(new_mtcars)
# [1] "miles_g" "cylinder" "disp" "hp" "drat" "wt"
# [7] "qsec" "vs" "am" "gear" "carb"
Mit diesem Ansatz können Sie beliebig viele Spalten gleichzeitig nach Namen umbenennen.
Eine weitere Möglichkeit, Spalten in R umzubenennen, ist die Verwendung der Funktion setnames() im Paket data.table. Die grundlegende Syntax hierfür lautet wie folgt:
setnames(data, old=c("old_name1","old_name2"), new=c("new_name1", "new_name2"))
Hier erfahren Sie beispielsweise, wie Sie die Spaltennamen "mpg" und "cyl" im mtcars-Dataset umbenennen:
#installieren (falls noch nicht installiert) und laden Sie des Pakets data.table
if(!require(data.table)){install.packages('data.table')}
#Umbenennen der "mpg" und "cyl" Spaltennamen in mtcars
setnames(mtcars, old=c("mpg","cyl"), new=c("miles_g", "cylinder"))
# neue Spaltennamen anzeigen
names(mtcars)
#[1] "miles_g" "cylinder" "disp" "hp" "drat" "wt"
#[7] "qsec" "vs" "am" "gear" "carb"
Mit diesem Ansatz können Sie beliebig viele Spalten gleichzeitig nach Namen umbenennen.
Der einfachste Weg, Arrays in Python zu verketten, ist die Verwendung der Funktion numpy.concatenate, die die folgende Syntax verwendet:
numpy.concatenate((a1, a2, ….), axis = 0)
wo:
Häufig möchten Sie möglicherweise nur die Anzahl der Zeilen in einem pandas-DataFrame zählen, die bestimmte Kriterien erfüllen.
Glücklicherweise ist dies mit der folgenden grundlegenden Syntax einfach zu bewerkstelligen:
sum(df …