1、使用列名来遍历：importpandasaspd# 创建一个简单的dataframedata={'name':['Tom','Nick','John'...
df.rename(columns={'old_name':'new_name'},inplace=True) Python Copy 其中,columns参数是一个字典,键是旧的列名,值是新的列名。inplace参数决定了是否在原始dataframe上进行修改,如果为True,则在原始dataframe上进行修改,如果为False,则返回一个新的dataframe。 下面是一个简单的示例: importpandasaspd# 创建...
使用columns属性为DataFrame设置列名: 通过直接赋值给columns属性,可以为DataFrame设置新的列名。 python new_columns = ['Person', 'Years', 'Location'] df.columns = new_columns 在这个例子中,我们将原有的列名Name, Age, City分别更改为Person, Years, Location。 (可选)验证新设置的列名是否正确: 为了...
student_df_2=pd.DataFrame(student_dict)student_df_2.columns=["Student_ID","First_Name","Averag...
dataframe.columns = new_col 3.部分重命名columns = dict,使用字典类型的数据对列进行重命名。 dataframe.rename(columns = {"old_name": "new_name"}) dataframe.rename(columns = {"old1": "new1", "old2":"new2"}, inplace=True) 4.使用str.replace ...
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...
d = { "name":["tfos","Python","Pandas"], "age":[11,30,20], } df = pd.DataFrame(d) df # 执行结果 # 每一行是一条数据 # 每一列表示一种属性DataFrame的基本属性和方法：values 值，二维 ndarray 数组columns 列索引index 行索引shape 形状head() 查看前几条数据，默认5条tail() 查看...
pandas中DataFrame修改index、columns名的⽅法⽰例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...
方法一:df[columns] 先看最简单的情况。输入列名,选择一列。例如: df['course2'] 输出结果为: 1 90 2 85 3 83 4 88 5 84 Name: course2, dtype: int64 df[column list]:选择列。例如: df[['course2','fruit']] 输出结果为: 或者以 column list (list 变量)的形式导入到 df[ ] 中,例如: ...
df = pd.DataFrame(data) 重命名列名:可以使用rename()方法来重命名DataFrame的列名。该方法接受一个字典作为参数,字典的键为原始列名,值为新的列名。例如: 代码语言:txt 复制 df.rename(columns={'Name': 'Full Name', 'Age': 'Years'}, inplace=True) ...