重命名和合并（renaming and combining）

通常情况下，数据会带有列名、索引名或其他我们不满意的命名约定。

在这种情况下，您将学习如何使用 pandas 函数将违规条目的名称更改为更好的名称。

您还将探索如何组合来自多个 DataFrame 和/或 Series 的数据。

• rename（）
• set_index()
• rename_axis()
• concat():最简单的组合方法，给定一个元素列表，将此函数沿轴将这些元素混合
• join()
• merge()
• lsuffix

1.renaming
rename() 允许您通过分别指定索引(index)或列关键字参数(columns values)来重命名索引或列值。

它支持多种输入格式(input formats)，但通常 Python 字典(Python dictionary)是最方便的。

这是一个使用它重命名索引的某些元素的示例。

reviews.rename(columns = {"points":"score"})

reviews.rename(index = {0:"firstEntry",1:"secondEntry})

您可能会经常重命名列，但很少重命名索引值(index values)。

为此， set_index() 通常更方便。

行索引(row index)和列索引(column index)都可以有自己的名称属性(name attribute)。

可以使用免费的 rename_axis() 方法来更改这些名称。

The complimentary rename_axis() method may be used to change these names.

reviews.rename_axis("wines",axis="row").rename_axis("fields",axis="columns")

2.combining
在对数据集执行 *** 作时，我们有时需要以非平凡的方式(non-trivial ways)组合不同的 DataFrame 和/或 Series。

Pandas 有三种核心方法来做到这一点。

为了增加复杂性，它们是 concat()、join() 和 merge()。

merge() 可以做的大部分事情也可以用 join() 更简单地完成，所以我们将省略它，这里只关注前两个函数,concat()和merge()

pd.concat([canadian_youtube,british_youtube])

就复杂性而言，最中间的组合器是 join()。

join() 允许您组合具有共同索引的不同 DataFrame 对象。

例如，要下拉恰好在同一天在加拿大和英国流行的视频，我们可以执行以下 *** 作：

left.join(right,lsuffix="_CAN",rsuffix="_UK")

此处需要 lsuffix 和 rsuffix 参数，因为数据在英国和加拿大数据集中具有相同的列名。

1.region_1 和 region_2 是数据集中区域设置列的非常不具信息性的名称。

创建评论的副本，将这些列分别重命名为 region 和 locale。

(1)是不是{}代表着dict（）

(2)

2.将数据集中的索引名称设置为 wines。

刚开始index列没有名称

3.Things on Reddit 数据集包括来自 reddit.com 上一系列顶级论坛（“subreddits”）的产品链接。

运行下面的单元格以加载 /r/gaming 子版块中提到的产品的数据框和 r//movies 子版块中提到的产品的另一个数据框。

查看一下数据形式


创建任一 subreddit 上提到的产品的 DataFrame。

4.两个表（powerlifting_meets\powerlifting_competitors）都包含对 MeetID 的引用，即数据库中包含的每个会议（竞赛）的唯一键。

使用它，生成一个将两个表合并为一个的数据集。

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