importpandasaspd# 创建一个dataframedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]},index=['a','b','c'])# 重命名列名df.rename(columns={'A':'a','B':'b','C':'c'},inplace=True)print(df) Python Copy Output: 在这个示例中,我们首
rename函数的基本语法如下：DataFrame.rename(columns=None, inplace=False)参数说明：columns：用于指定新的列名的字典（字典的键为原始列名，值为新的列名），或者一个可调用对象（如函数、lambda表达式）。inplace：一个布尔值，表示是否在原地修改DataFrame，默认为 False，即创建并返回重命名后的副本，若设置为 True...
rename()方法是修改DataFrame列名的常用方法。你可以使用它来重命名单个列名或多个列名。 重命名单个列名 import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame df = pd.DataFrame({ 'old_name1': [1, 2, 3], 'old_name2': [4, 5, 6] }) # 重命名列名 df = df.rename(columns={'old_name1': 'new_na...
可以使用rename方法或columns属性来修改Pandas DataFrame的列名。 在Pandas中,修改DataFrame的列名是一个常见的操作。以下是两种常用的方法: 方法一:使用rename方法 rename方法允许你通过字典映射来重命名列。字典的键是旧的列名,值是新的列名。 python import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'OldName...
函数DataFrame.rename()可以对任意行和列的名称进行修改。 DataFrame.rename()的参数有index和columns,使用"{旧值:新值}"字典的形式进行参数的指定。 df=pd.DataFrame({'A':[11,21,31],'B':[12,22,32],'C':[13,23,33]},index=['ONE','TWO','THREE'])# A B C#ONE 11 12 13#TWO 21 22 23...
df.rename(columns={'B': 'New_B', 'C': 'New_C'}, inplace=True) # 打印更改列名后的DataFrame print("更改列名后的DataFrame:") print(df) 运行以上代码,输出结果如下: 代码语言:txt 复制 原始DataFrame: A B C 0 1 4 7 1 2 5 8 ...
DataFrame上最常见的操作之一是重命名(rename)列名称。 分析人员重命名列名称的动机之一是确保这些列名称是有效的Python属性名称。...movies = pd.read_csv("data/movie.csv") 2)DataFrame的重命名方法接收将旧值映射到新值的字典。 可以为这些列创建一个字典,如下所示。...movies.rename(columns=col_map).head...
student_df_1.rename(columns={"ID":"Student_ID","name":"First_Name","grade":"Average_Grade"},inplace=True,)student_df_1 方法二 第二种方法很简单明了。将通过将新名称的列表分配给DataFrame对象的columns属性来重新命名这些列。 例如,使用字典创建了一个新的DataFrame,并通过向列属性提供一个字符串列...
pandas dataframe 修改列名的方法 加之rename函数,用字典的形式替换式的修改, df.rename(columns={'a':'A',"b":"B"}) df 三、obj[‘col’] = value 方法 直接对 DataFrame 直接赋值即可 in [6]: data['d'] = 0 in [7]: data out[7]: ...
在Pandas DataFrame上添加列标签可以使用columns属性或rename方法。 使用columns属性: columns属性是一个列表,可以直接赋值给DataFrame的列标签。 例如,假设我们有一个DataFrame对象df,可以使用以下代码添加列标签:df.columns = ['col1', 'col2', 'col3'] ...