student_dict = {"name": ["Joe","Nat","Harry"],"age": [20,21,19],"marks": [85.10,77.80,91.54]}# Create DataFrame from dictstudent_df = pd.DataFrame(student_dict)# before renameprint(student_df)# after rename col
DataFrame.rename(mapper = None,index = None,columns = None,axis = None,copy = True,inplace = False,level = None ) 参数介绍: mapper,index,columns:可以任选其一使用,可以是将index和columns结合使用。index和column直接传入mapper或者字典的形式。 axis:int或str,与mapper配合使用。可以是轴名称(‘index...
'''# 更快捷的 方法 使用 rename,可以分别为 index 和 column 来指定值# 使用 map 的方式来赋值df2 = df1.rename(index=str.lower, columns=str.upper)# 这种方法 照样是产生一个新的 dataframeprint(df2)''' 可以很轻松的 修改 dataframe 的 index 和 columns A B C beijing 0 1 2 shanghai 3 4 ...
DataFrame.rename(self, mapper=None, index=None, columns=None, axis=None, copy=True, inplace=False, level=None, errors='ignore') 参数介绍: 参数 含义 mapper 映射结构,修改columns或index要传入一个映射体,可以是字典、函数。修改列标签跟columns参数一起;修改行标签跟index参数一起。 index 行标签参数,...
若设置为 True，则在原DataFrame上进行修改。下面通过几个示例来说明 rename函数的用法：示例1：重命名单个列名import pandas as pddata = {'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6]}df = pd.DataFrame(data)print("Original DataFrame:")print(df)df = df.rename(columns={'A': 'Column1'})print("\...
⽅法1:修改DataFrame的columns或index属性值 DataFrame属性链接：DataFrame。现在我们知道，对于每⼀个DataFrame都有index和columns两个属性，这两个属性给出了Dataframe的math?formula=%5Ccolor%7Bred%7D%7B%E7%B4%A2%E5%BC%95%7D和 math?formula=%5Ccolor%7Bred%7D%7B%E5%88%97%7D的信息。所以我们可以对...
有时候我们需要修改DataFrame的 个别列名或者索引,避免重复、方便使用。rename()函数使用时比较简单。 现有一个DataFrame: 现在想要把'销售'改成’10月销售', '人员数量'改成‘10月人员数量&…
1.df.index 将索引添加为新列 将索引添加为列的最简单方法是将df.index作为新列添加到Dataframe。考虑...
column B C index 1 2 3 4 5 6 当前选择的答案没有提到rename_axis可用于重命名索引和列级别的方法。 在重命名索引级别时,Pandas 有一些古怪之处。还有一个新的 DataFrame 方法rename_axis可用于更改索引级别名称。 让我们看一个DataFrame df = pd.DataFrame({'age':[30, 2, 12], ...
The Python programming code below shows how to exchange only some particular column names in a pandas DataFrame.For this, we can use the rename function as shown below:data_new2 = data.copy() # Create copy of DataFrame data_new2 = data_new2.rename(columns = {"x1": "col1", "x3":...