本篇文章同步發布於 Python pandas 選取與更變 DataFrame 欄位【Python 處理 Excel #3】

前言

這篇文章介紹 Python pandas 套件如何對 DataFrame 選取特定欄位、更變欄位順序與欄位名稱。

案例資料說明

文章中使用 example.xlsx 作為說明用的案例資料。example.xlsx 的內容如下：

選取單個欄位

以選取 order_id 欄位為例：

import pandas as pd
# 讀取 Excel 檔案
df = pd.read_excel('example.xlsx')
# 選取單個欄位
order_id = df['order_id']
# 顯示前五個 order_id
print(order_id.head())

解釋

• df['order_id']：從 DataFrame 中選取名為 order_id 的欄位，這將返回一個 Pandas Series。

選取多個欄位

有時候 DataFrame 的欄位太多，只想要選其中幾個欄位進行處理。以下以選取 order_id 和 order_quantity 欄位為例：

# 選取多個欄位
selected_columns = df[['order_id', 'order_quantity']]
# 顯示前五個數據
print(selected_columns.head())

解釋

• df[['order_id', 'customer_id']]：從 DataFrame 中選取 order_id 和 order_quantity 兩個欄位，這將返回一個新的 DataFrame，其中僅包含這些選取的欄位。

更變欄位順序

更變欄位順序和選取多個欄位的概念很像，選取欄位時將欄位按照想要的順序排序列出，並重新指定給 DataFrame，DataFrame 中的欄位順序也會跟著改變了。以下示範如何更變欄位順序：

# 更變欄位順序
new_order = ['order_id', 'order_quantity', 'unit_price', 'create_date ', 'requested_ship_date']
df = df[new_order]
# 顯示前五個數據
print(df.head())

解釋

• new_order = ['order_id', 'order_quantity', 'unit_price', 'create_date ', 'requested_ship_date']：定義新的欄位順序。
• df = df[new_order]：重新排列 DataFrame 中的欄位順序，並將結果賦值回 df。

更變欄位名稱

有時候更變欄位名稱能讓人更容易理解數據。以下以將 requested_ship_date 改為 ship_date 為例：

# 更變欄位名稱
df.rename(columns={'requested_ship_date': 'ship_date'}, inplace=True)
# 顯示前五個數據
print(df.head())

解釋

• rename：pandas 的函數，用於更變 DataFrame 中的欄位名稱。
• columns={'requested_ship_date': 'ship_date'}：指定要更變的欄位名稱，此處將 requested_ship_date 更變為 ship_date。
• inplace=True：表示直接在原 DataFrame 上進行修改，若設為 False 則會返回一個新的 DataFrame。

總結

• pandas 能針對 DataFrame 的特定欄位進行選取與改變順序。
• rename 函數能夠更改 DataFrame 中的欄位名稱。

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