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...
在这个例子中，我们将列名'A'重命名为'Column1'。示例2：使用函数进行列名重命名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=lambda x: x.lower())print("\nRenamed DataFrame:")print...
在上面的例子中,我们使用了.rename()方法来将’A’列名重命名为’new_A’,’C’列名重命名为’new_C’。 2. 使用.columns属性 .DataFrame的.columns属性是一个Index对象,它包含了所有DataFrame的列名。可以通过重新指定.columns属性来重命名DataFrame的列名。例如: importpandasaspd# 创建一个简单的DataFramedf=pd....
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errors参数进行列名重命名try:df.rename({'D':'d'},axis=1,errors='raise',inplace=True)exceptKeyErrorase:print(f'Error:{e}') Python Copy Output: 在这个...
inplace:是否在原DataFrame上修改。 level:多级索引的级别。 errors:如果标签不存在,是否引发错误。 使用实例:# 重命名列df.rename(columns={'A': 'Alpha', 'B': 'Bravo'}, inplace=True)print(df)# 重命名行df.rename(index={1: 'First', 2: 'Second'}, inplace=True)print(df) 输出结果: Alpha...
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...
rename方法添加了可设置为columns或1的axis参数。此更新使此方法与 Pandas API的其余部分相匹配。它仍然有index和columns参数,但不再强制使用它们。 将inplace设置为False的set_axis方法可以使用列表重命名所有索引或列标签。Pandas 0.21+的例子构建示例DataFrame:...
方法二:使用rename函数如果列名的不同只是呈现出某种规律,例如左DataFrame的列名为”A1″, “A2”, “A3″,右DataFrame的列名为”B1”, “B2”, “B3″,我们可以使用rename函数将左DataFrame的列名按照规律修改为右DataFrame的列名。下面是一个使用rename函数合并不同列名DataFrame的例子:...
pandas DataFrame 修改列名, 新增列的方法 pandas dataframe 修改列名的方法 加之rename函数,用字典的形式替换式的修改, df.rename(columns={'a':'A',"b":"B"}) df 三、obj[‘col’] = value 方法 直接对 DataFrame 直接赋值即可 in [6]: data['d'] = 0...
python pandas dataframe 要使用Python和Pandas对DataFrame的列进行重命名,可以使用rename()函数。以下是一个示例: import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]} df = pd.DataFrame(data) # 打印原始DataFrame print("原始DataFrame:") print(df) # ...