pandas 连接两个具有相同列名的系列后重命名列

q9yhzks0 于 2022-12-16 发布在其他

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我有两个数列，即x和y。
×：
| 索引|时间戳|
| - ------|- ------|
| 无|2022年11月16日13时00分|
| 1个|2022年11月17日13时48分|
y：
| 索引|时间戳|
| - ------|- ------|
| 无|2022年11月16日19时13分|
| 1个|2022年11月17日16时21分|
我将这两个系列组合成一个数据框架，如下所示。

z = pd.concat([x, y], axis=1)

但是在数据框中，两个列名都显示为“时间戳”。我想重命名它。当我使用下面的代码时，它同时更改了两个列名。

mapping = {z.columns[0]: 'Start' }
su = z.rename(columns=mapping)

首选输出：
| 启动|完|
| - ------|- ------|
| 2022年11月16日13时00分|2022年11月16日19时13分|
| 2022年11月17日13时48分|2022年11月17日16时21分|
我怎么能在Pandas身上做到呢？

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/74792840/renaming-columns-after-concatenating-two-series-with-same-column-names

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按热度按时间

jmo0nnb31#

示例

x = pd.Series({0: '2022-11-16 13:00:00', 1: '2022-11-17 13:48:00'}, name='Timestamp')
y = pd.Series({0: '2022-11-16 19:13:00', 1: '2022-11-17 16:21:00'}, name='Timestamp')

代码

pd.concat([x, y], keys=['start', 'end'], axis=1)

结果：

start               end
0   2022-11-16 13:00:00 2022-11-16 19:13:00
1   2022-11-17 13:48:00 2022-11-17 16:21:00

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