使用rename方法重命名DataFrame的列或索引: 重命名列: python df_renamed_columns = df.rename(columns={'OldName1': 'NewName1', 'OldName2': 'NewName2'}) 重命名索引: python df_renamed_index = df.rename(index={0: 'a', 1: 'b', 2: 'c'}) 注意:在实际应用中,你可能需要根据DataFrame...
将使用pandas DataFrame()函数，并使用Deepnote（这是一个Jupyter Notebook云端笔记本）显示结果。
importpandasaspd# 创建一个dataframedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]},index=['a','b','c'])# 使用errors参数进行列名重命名try:df.rename({'D':'d'},axis=1,errors='raise',inplace=True)exceptKeyErrorase:print(f'Error:{e}') Python Copy Output: 在这个...
使用reset_index 可以将 index 中的两列转化为正常的列 s.reset_index() 可以使用 pivot_table 恢复成一开始的样子,将两列重新作为 index 展示出来 s.reset_index().pivot_table(index=['first','second'],values=0,aggfunc=lambdax:x) 0 同样可以使用最简单的方式进行更改 index 中的名称 s.index.names=...
df.rename(index={'old_index1': 'new_index1', 'old_index2': 'new_index2'}, inplace=True) 在这个例子中,我们使用rename方法来重命名行标签。inplace=True参数表示将更改应用于原始DataFrame,而不是返回一个新的DataFrame。总结:在Pandas中重命名DataFrame的列名有多种方法,其中最常用的是使用rename函数和...
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...
data.rename(columns = data.iloc[0,:]) # 或者可以用 .T.set_index().T 将第一列的值作为 index names: data.rename(index = data.iloc[:,0]) # 或者可以用 set_index() 修改一个dataframe的index: dataframe_name.index=[1,2,3] # 这里把一个拥有3个行的dataframe的index改成了1,2,3 修改da...
1、使用DataFrame.index = [newName],DataFrame.columns = [newName],这两种方法可以轻松实现。 2、使用rename方法(推荐): DataFrame.rename(mapper = None,index = None,columns = None,axis = None,copy = True,inplace = False,level = None ) ...
现在,你已经有一个DataFrame,如果想要将它的索引转换为DataFrame中的一列。你可以使用reset_index方法来实现这一目标。 # 将索引转换为名为'index'的列 df = df.reset_index() df 三、重命名新列如果你想要给新添加的列重命名,可以使用rename方法:
pandas-07 DataFrame修改index、columns名的方法 一般常用的有两个方法: 1、使用DataFrame.index = [newName],DataFrame.columns = [newName],这两种方法可以轻松实现。 2、使用rename方法(推荐): DataFrame.rename(mapper = None,index = None,columns = None,axis = None,copy = True,inplace = False,level...