修改后的 DataFrame (使用 rename 方法): Column1 Column2 Col3 0 1 4 7 1 2 5 8 2 3 6 9 3. 使用set_index()和reset_index()修改索引 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 设置新索引df.set_index('Col3',inplace=True)print("\n设置新索引后的 DataFrame:")print(df)# 重置...
将第一行的值作为 column names: data.rename(columns = data.iloc[0,:]) # 或者可以用 .T.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dat...
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...
修改后的 DataFrame (使用 rename 方法): Column1 Column2 Col3 0 1 4 7 1 2 5 8 2 3 6 9 1. 2. 3. 4. 5. 3. 使用set_index()和reset_index()修改索引 # 设置新索引df.set_index('Col3',inplace=True)print("\n设置新索引后的 DataFrame:")print(df)# 重置索引df.reset_index(inplace...
'''# 更快捷的 方法 使用 rename,可以分别为 index 和 column 来指定值# 使用 map 的方式来赋值df2 = df1.rename(index=str.lower, columns=str.upper)# 这种方法 照样是产生一个新的 dataframeprint(df2)''' 可以很轻松的 修改 dataframe 的 index 和 columns ...
2、使用rename方法(推荐): DataFrame.rename(mapper = None,index = None,columns = None,axis = None,copy = True,inplace = False,level = None ) 参数介绍: mapper,index,columns:可以任选其一使用,可以是将index和columns结合使用。index和column直接传入mapper或者字典的形式。
rename[tmp_column_name] = column_name new_column_name_val = [] for i in range(len(df[column_name])): new_column_name_val.append(order_index_lst[df[column_name][i]]) df[tmp_column_name] = new_column_name_val df.drop([column_name], axis=1, inplace=True) CommonQuery.modify_df...
修改后的 DataFrame (使用 rename 方法): Column1 Column2 Col3 0 1 4 7 1 2 5 8 2 3 6 9 3. 使用set_index()和reset_index()修改索引 # 设置新索引df.set_index('Col3', inplace=True)print("\n设置新索引后的 DataFrame:")print(df)# 重置索引df.reset_index(inplace=True)print("\n重置...
第一种方法非常简单，使用pandas的rename()函数来重新标记列名。重命名一个单列 在这个例子中，将使用....
注意,虽然rename_axis修改了index的名称,但在打印DataFrame时,这个名称可能不会直接显示在DataFrame的输出中,而是作为DataFrame的index标签存在。为了更直观地看到效果,我们可以结合reset_index方法将index转换为一个普通的列。 python #将index转换为列以更直观地查看效果 df_with_index_as_column = df.reset_index()...