使用索引号同时更改数据帧中的多个列名（不是所有列名）

Question

我已使用以下方法成功更改数据帧中的单个列名：

df.columns=['new_name' if x=='old_name' else x for x in df.columns]

然而，我有很多列要更新（但不是全部240个），如果我能帮助它，我不想为每一个变化写出来。

在这篇帖子中，我试图遵循@StefanK的建议：

更改多个列名，但不是所有列名-Python

我的代码：

df.columns=[[4,18,181,182,187,188,189,190,203,204]]=['Brand','Reason','Chat_helpful','Chat_expertise','Answered_questions','Recommend_chat','Alternate_help','Customer_comments','Agent_category','Agent_outcome']

但我收到一条错误消息：

File "<ipython-input-17-2808488b712d>", line 3
    df.columns=[[4,18,181,182,187,188,189,190,203,204]]=['Brand','Reason','Chat_helpful','Chat_expertise','Answered_questions','Recommend_chat','Alternate_help','Customer_comments','Agent_category','Agent_outcome']
                   ^
SyntaxError: can't assign to literal

所以在谷歌搜索了错误并阅读了更多的S.O.问题之后，在我看来，它似乎试图将数字作为整数而不是索引来读取？不过我不确定。

那么，我该如何修复它，使它将数字视为索引？！我要替换的列名每个至少有10个单词长，所以我不想把它们全部打印出来！我唯一的想法是以某种方式使用iloc，但我正在进入一个新的领域！

非常感谢你的帮助

Answer 1

由于索引不支持可变操作，请将其转换为numpy数组，然后重新分配和设置：

df = pd.DataFrame({
        'A':list('abcdef'),
         'B':[4,5,4,5,5,4],
         'C':[7,8,9,4,2,3],
         'D':[1,3,5,7,1,0],
         'E':[5,3,6,9,2,4],
         'F':list('aaabbb')
})

arr = df.columns.to_numpy()
arr[[0,2,3]] = list('RTG')
df.columns = arr
print (df)
   R  B  T  G  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

因此，随着您的数据使用：

idx = [4,18,181,182,187,188,189,190,203,204]
names = ['Brand','Reason','Chat_helpful','Chat_expertise','Answered_questions','Recommend_chat','Alternate_help','Customer_comments','Agent_category','Agent_outcome']

arr = df.columns.to_numpy()
arr[idx] = names
df.columns = arr

Answer 2

删除代码中df.columns后面的“=”，改为使用：

df.columns.values[[4,18,181,182,187,188,189,190,203,204]]=['Brand','Reason','Chat_helpful','Chat_expertise','Answered_questions','Recommend_chat','Alternate_help','Customer_comments','Agent_category','Agent_outcome']