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...
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dataframe的columns的顺序: dataframe_name = dataframe_name[['...
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,...
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=...
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 ) ...
rename函数还有一个axis参数,它可以用来指定我们要重命名的是行标签还是列标签。axis参数的默认值是0,表示重命名行标签,如果我们想要重命名列标签,可以将axis参数设置为1。 下面是一个示例: importpandasaspd# 创建一个dataframedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]},index=['a...
DataFrame.drop() 删除指定的行或列。 DataFrame.rename() 重命名行索引或列名。 DataFrame.set_index() 将指定列设置为索引。 DataFrame.reset_index() 重置索引。 DataFrame.sort_values() 按值排序。 DataFrame.sort_index() 按索引排序。 DataFrame.replace() 替换DataFrame 中的值。 DataFrame.append() 追加...
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...
注意：inplace = True意味着正在对Dataframe进行修改。它类似于df = df.rename()。重命名多个列 对于...