rename函数的columns参数也可以接受一个函数,这个函数会被应用到每一个列名上。 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','b','c'])# 使用函数进行列名重命名df.rename(columns=str.lower,
使用rename方法修改列名: 通过字典映射: python df.rename(columns={'OldName1': 'NewName1', 'OldName2': 'NewName2'}, inplace=True) 这里,columns参数接受一个字典,键是旧的列名,值是新的列名。inplace=True表示直接在原DataFrame上进行修改,不返回新的DataFrame。 通过函数: 如果你想对列名应用一个函...
方法一:使用rename()函数 import pandas as pd # 创建一个示例数据框 df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9] }) # 使用rename()函数重命名列 df = df.rename(columns={'A': 'a', 'B': 'b'}) 在上面的例子中,我们使用了rename()函数来重命...
方法一:使用 rename 方法 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('your_file.xlsx') # 更改列名 new_column_names = {'old_column_name1': 'new_column_name1', 'old_column_name2': 'new_column_name2'} df = df.rename(columns=new_column_names) # ...
pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具,它提供了丰富的数据结构和数据分析函数,可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化。 在pandas中,可以使用rename()函数来重命名DataFr...
第一种方法:重新命名指定的列 df.rename(columns = {'环湖医院':'开滦医院', '普通医院':'三甲医院'}, inplace = True) 第二种方法:修改全部列名 df.columns = ['舒畅', '小舒畅', '舒小畅', '舒畅小'] 第三种方法:修改列名的一部分
df.rename(columns=name_to_show_dict, inplace=True) Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的...
df.columns=['A','B'] 2.改index名 index从0开始变成从1开始 df.rename(index=lambda x:x+1,inplace=True) print(df) 省份 城市 区 人口 GDP 气温 地形 气温.1 1 北京 北京 崇文 456 1112 1 平原 3 2 北京 北京 宣武 153 142 5 草原 9 ...
df.rename(columns = {'环湖医院':'开滦医院', '普通医院':'三甲医院'}, inplace = True) 第二种方法:修改全部列名 df.columns = ['舒畅', '小舒畅', '舒小畅', '舒畅小'] 第三种方法:修改列名的一部分 df.columns = df.columns.str.replace('环湖医院', '开滦医院')...
df = pd.DataFrame(data) # 使用rename()函数重命名列 df = df.rename(columns={'A': 'Column1', 'B': 'Column2'}) # 打印重命名后的数据表 print(df) 上述代码中,我们首先创建了一个示例数据表df,包含两列'A'和'B'。然后使用rename()函数将列'A'重命名为'Column1',将列'B'重命名为'Column...