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 ) 参数介绍: mapper,index,columns:可以任选其一使用,可以是将...
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表来重命名列。student_df_2=...
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=...
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...
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...
import pandas as pddata = {"age": [50, 40, 30],"qualified": [True, False, False]}idx = ["Sally", "Mary", "John"]df = pd.DataFrame(data, index=idx)newdf = df.rename({"Sally": "Pete", "Mary": "Patrick", "John": "Paula"})print(newdf) ...
修改后的 DataFrame (使用 rename 方法): Column1 Column2 Col3 0 1 4 7 1 2 5 8 2 3 6 9 3. 使用set_index()和reset_index()修改索引 # 设置新索引df.set_index('Col3', inplace=True)print("\n设置新索引后的 DataFrame:")print(df)# 重置索引df.reset_index(inplace=True)print("\n重置...
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 ) ...
本期推文将先给大家讲解一些Pandas中的数据结构Series,之后再讲解DataFrame。话不说是,我们一起来学习一下。 一、Series简介 Series是一种一维的数据结构对象(容器),就好比Python内置数据结构的列表。但是同的是,它显式的有一个称为索引(index)的结构,也就是说Series 是带索引的一维数组。其结构有两部分,索引和值...