在Pandas中,可以使用rename方法或columns属性来重命名DataFrame的列。 使用rename方法 rename方法允许你通过字典、函数或lambda表达式来重命名列。 示例代码: python import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9] }) # ...
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...
While usingDataFrame.rename(), we need to pass a parameter as a dictionary of old column names and new column names in the form of keys and values. One more parameter(inplace = True)is need to be passed to change the name of a particular column. ...
How to rename column name in pandas By: Rajesh P.S.The Pandas DataFrame rename() method can be used to rename one or more columns at once: # rename the 'Salary' column to 'Income' df = df.rename(columns={'Salary': 'Income'}) Pandas is a popular data manipulation library in ...
movies.rename(columns=col_map).head() 原理 DataFrame上的.rename方法允许重命名列标签。可以通过给列属性赋值来重命名列。接下来将显示如何通过赋值给.column属性进行重命名。 扩展 在此处,更改了列名称。还可以使用.rename方法重命名索引,如果列是字符串值,则更有意义。
# Convert the dictionary into DataFrame rankings_pd=pd.DataFrame(rankings) # Before renaming the columns print(rankings_pd) rankings_pd.rename(columns={'test':'TEST'},inplace=True) # After renaming the columns print(" After modifying first column: ...
The DataFrame.rename() function Rename a single column Rename multiple columns Using rename with axis=’columns’ or axis=1 Rename columns in place Rename column using a function Use lambda expressions to rename Rename columns by removing leading and trailing spaces ...
在pandas DataFrame中添加多个列名可以通过以下几种方式实现: 使用列表赋值:可以通过将一个包含多个列名的列表赋值给DataFrame的columns属性来添加多个列名。例如: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd df = pd.DataFrame() df.columns = ['col1', 'col2', 'col3'] 使用rename()方法:可以使用DataFrame的renam...
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...
若设置为 True，则在原DataFrame上进行修改。下面通过几个示例来说明 rename函数的用法：示例1：重命名单个列名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={'A': 'Column1'})print("\...