如何在熊猫中相互替换多列

leo022 发表于 Dev

leo022

现在，我正在做一个分析项目。实际上，我发现有一些数据行被弄乱了。像那样：

  Data in 'Direction' column should be in 'Size' column

  Data in 'Size' column should be in 'Floor' column

  Data in 'Renovation' column should be in 'Direction'

因此，我需要修改它，即我修改“方向”和“改造”，如下所示：

direction = modify_house.Renovation
modify_house.loc[:, 'Direction'] = direction

但是，它会引发错误警告：

/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/indexing.py:543: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

因此，如何修复它？或者有什么方法可以将这些数据放在正确的位置？谢谢！

耶斯列

使用rename带有新旧列名称的字典：

modify_house= pd.DataFrame({'A':list('abcdef'),
                           'Size':[4,5,4,5,5,4],
                           'Direction':[7,8,9,4,2,3],
                           'Renovation':[1,3,5,7,1,0],
                           'E':[5,3,6,9,2,4],
                           'F':list('aaabbb')})

print (modify_house)
   A  Size  Direction  Renovation  E  F
0  a     4          7           1  5  a
1  b     5          8           3  3  a
2  c     4          9           5  6  a
3  d     5          4           7  9  b
4  e     5          2           1  2  b
5  f     4          3           0  4  b

d = {'Direction':'Size', 'Size':'Floor','Renovation':'Direction'}
modify_house = modify_house.rename(columns=d)
print (modify_house)
   A  Floor  Size  Direction  E  F
0  a      4     7          1  5  a
1  b      5     8          3  3  a
2  c      4     9          5  6  a
3  d      5     4          7  9  b
4  e      5     2          1  2  b
5  f      4     3          0  4  b

编辑：如果要创建新列或覆盖现有列，请使用assign：

modify_house = modify_house.assign(Size=modify_house['Direction'], 
                                   Floor=modify_house['Size'], 
                                   Direction=modify_house['Renovation'])
print (modify_house)
   A  Size  Direction  Renovation  E  F  Floor
0  a     7          1           1  5  a      4
1  b     8          3           3  3  a      5
2  c     9          5           5  6  a      4
3  d     4          7           7  9  b      5
4  e     2          1           1  2  b      5
5  f     3          0           0  4  b      4

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