Nom de la série Pandas n'apparaissant pas dans une base de données

Question

Je concatène une série sur une trame de données, mais le nom de la colonne (nom de la série) n'apparaît pas sur la nouvelle trame de données. À la place, la colonne a le nom '0' dans la dernière image, mais pendant qu'elle est faite dans la méthode apply_join, le nom apparaît.

Pourquoi le nom de la série n'est-il pas visible dans la base de données?

import pandas as pd 
from io import StringIO 

tibble3_csv = """country,year,cases,population 
Afghanistan,1999,745,19987071 
Afghanistan,2000,2666,20595360""" 
with StringIO(tibble3_csv) as fp: 
    tibble3 = pd.read_csv(fp) 

def str_join_elements(x, sep=""): 
    assert type(sep) is str 
    return sep.join((str(xi) for xi in x)) 

def unite(df, cols, new_var, combine=str_join_elements): 
    def apply_join(x, combine): 
     joinstr = combine(x) 
     ser = pd.Series(joinstr, name=new_var) 
     print(ser.name) 
     return ser 

    fixed_vars = df.columns.difference(cols) 
    tibble = df[fixed_vars].copy() 
    tibble_extra = df[cols].apply(apply_join, combine=combine, axis=1) 

    return pd.concat([tibble, tibble_extra], axis=1) 

tab = unite(tibble3, ['cases', 'population'], 'rate', combine=lambda x: str_join_elements(x, "/")) 
print(tab) 

Résultat:

rate 
rate 
     country year     0 
0 Afghanistan 1999  745/19987071 
1 Afghanistan 2000  2666/20595360 

Answer 1

Si vous essayez de concaténer un nombre inconnu de colonnes, vous pouvez utiliser apply avec str.join:

def foo(df, columns, col_name, sep=''): 
    s = df[columns].apply(lambda x: sep.join(map(str, x)), 1) 
    s.name = col_name 
    return pd.concat([df[df.columns.difference(columns)], s], axis=1) 

df 
     country year cases population 
0 Afghanistan 1999 745 19987071 
1 Afghanistan 2000 2666 20595360 

df2 = foo(df, ['cases', 'population'], 'rate', '/') 
df2 
     country year   rate 
0 Afghanistan 1999 745/19987071 
1 Afghanistan 2000 2666/20595360 

---

Si ça va toujours Pour être deux colonnes, vous pouvez utiliser str.cat, c'est beaucoup plus rapide.

def foo2(df, c1, c2, c3, sep=''): 
    s1, s2 = df[c1].astype(str), df[c2].astype(str) 
    s3 = s1.str.cat(s2, sep=sep) 
    s3.name = c3 
    return pd.concat([df[df.columns.difference([c1, c2])], s3], axis=1) 

df2 = foo2(df, 'cases', 'population', 'rate', '/') 
df2 
     country year   rate 
0 Afghanistan 1999 745/19987071 
1 Afghanistan 2000 2666/20595360 

Answer 2

Vous pouvez également essayer simplement de renommer la colonne à l'aide

>>> tab = tab.rename(columns = {0:'cases/population'}) 
>>> tab 
     country year cases/population 
0 Afghanistan 1999  745/19987071 
1 Afghanistan 2000 2666/20595360 
>>>