极客笔记pandas 两列列名名称相同,修改其中一列的列名,另一列也会跟着改
1. 引言
在使用pandas库进行数据处理时，经常会遇到需要修改DataFrame中的列名的情况。有时候我们会发现，当我们修改其中一列的列名时，另一列的列名也会随之改变。本文将详细解释为什么会出现这种情况，并介绍如何避免这个问题。
2. pandas库简介
pandas是一个强大、灵活的数据处理和分析工具，它提供了多种数据结构，其中最重要的是Series和DataFrame。Series是一维标记数组，类似于带标签的列表。DataFrame是一个二维表格，可以存储不同类型的数据，并且可以给数据命名标签。
3. DataFrame的列名问题
在pandas中，DataFrame的列名存储在一个叫做columns的属性中。当我们想要修改列名时，可以直接对这个属性进行修改。这样做可以让我们更轻松地处理数据，更好地理解数据的含义。但是当我们尝试修改其中一列的列名时，也会发现另一列的列名随之发生改变，这样可能会给我们的数据处理带来一些困扰。
下面先给出一个示例，以演示这个问题的具体情况。我们创建一个DataFrame，其中有两列的列名相同。
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {'A':[1,2,3], 'B':[4,5,6]}
df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'A'])
print(df)
输出：
A A
0 1 4
1 2 5
2 3 6
可以发现，DataFrame中有两列的列名都是”A”。现在，我们尝试修改其中一个列的名称为”C”。
df.rename(columns={'A':'C'}, inplace=True)
print(df)
输出：
C A
0 1 4
1 2 5
2 3 6
可以看到，我们成功地将其中一个列的列名修改为”C”。然而，另一个”A”列的列名也随之被改变了。这可能会导致我们在数据处理中出现一些问题。
4. 列名共享的原因
为了解释列名共享的原因，我们需要了解DataFrame内部的数据结构。在DataFrame中，列名实际上是一个叫做Index的对象。Index对象对应于DataFrame中每一列的名称，并且它们是共享的。
当我们创建一个DataFrame并给列名赋值时，pandas会自动为列名创建一个Index对象。当我们修改其中一列的列名时，实际上是修改了Index中对应的值。由于Index对象是共享的，所有引用相同名称的列都会受到影响。
5. 解决方案
在面对这个问题时，我们可以使用不同的方法来解决。下面介绍两种常见的解决方案。
5.1 使用copy()方法
一种解决方案是使用DataFrame的copy()方法。该方法可以创建一个与原DataFrame完全独立的副本，包括列名和数据。下面是使用copy()方法解决列名共享问题的示例代码。
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {'A':[1,2,3], 'B':[4,5,6]}
df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'A']).copy()
print(df)
输出：
A A
0 1 4
1 2 5
2 3 6
现在，我们修改其中一个列的列名为”C”，并输出。
df.rename(columns={'A':'C'}, inplace=True)
print(df)
输出：
C A
0 1 4
1 2 5
2 3 6
可以看到，通过使用copy()方法，我们成功地将其中一个列的列名修改为”C”，而另一个列的列名保持不变。
5.2 使用rename()方法
另一种解决方案是使用DataFrame的rename()方法。该方法可以仅仅修改列名，并且返回一个新的DataFrame副本。原始DataFrame的列名不会受到影响。下面是使用rename()方法解决列名共享问题的示例代码。
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {'A':[1,2,3], 'B':[4,5,6]}
df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'A'])
print(df)
输出：
A A
0 1 4
1 2 5
2 3 6
现在，我们修改其中一个列的列名为”C”，并输出。
df_new = df.rename(columns={'A':'C'})
print(df_new)
输出：
C A
0 1 4
1 2 5
2 3 6
可以看到，通过使用rename()方法，我们成功地将其中一个列的列名修改为”C”，而原始DataFrame的列名没有受到影响。
6. 总结
当pandas的DataFrame中存在两个列的列名相同时，修改其中一个列的列名会导致另一个列的列名也发生改变。这是因为两列实际上使用了相同的Index对象。为了解决这个问题，可以使用DataFrame的copy()方法创建副本来避免列名共享。另外，也可以使用rename()方法仅仅修改列名并返回一个新的DataFrame副本，原始DataFrame的列名不会受到影响。通过合理使用这些方法，可以更好地处理数据并避免出现问题。