rename函数的基本语法如下：DataFrame.rename(columns=None, inplace=False)参数说明：columns：用于指定新的列名的字典（字典的键为原始列名，值为新的列名），或者一个可调用对象（如函数、lambda表达式）。inplace：一个布尔值，表示是否在原地修改DataFrame，默认为 False，即创建并
在pandas中,我们可以使用rename函数来重命名dataframe的列名。rename函数的基本语法如下: 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...
2. 相反，如果设置inplace=False（这是默认设置），rename函数会返回一个新的DataFrame，其中包含修改后的列名。此时，用`new_df = df.rename(columns={'Original Column': 'New Column'}, inplace=False)`获取的`new_df`将是一个更新后的版本，而原数据集保持不变。总结来说，inplace参数的选择...
当对pandas中的DF的某一列使用rename函数(并设置inpalce=True)后使用head函数,报错: "AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'head'" 故特记录rename函数设置inplace的作用: 1 首先建立一个pandas的DF: import pandas as pd import numpy as np testdf3 = pd.DataFrame( {"A": np.arange(5...
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
rename(columns=columns, inplace=True) df 设置特殊索引 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 设置特殊索引 df.index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] df 删除索引 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 删除索引 df.reset_index(drop=True, inplace=True) ...
df1 = df.rename(columns = {'最新排名': '排名', '总部所在国家':'国家'}) 如上所示,我们传入一个参数columns,它是一个包含前后列名的字典。我选择不覆盖原始数据框架(即默认情况下inplace=False),因为我希望保留原始数据框架以供其他演示使用。注意,我们只需要...
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')©...
修改前气温.1在最后一列,现在需要将它放到气温列后面,使用绝对位置。首先,给气温.1改个名字df.rename(columns={'气温.1':'temp'},inplace=True)然后,再把数据插入第6列位置,同时起名叫气温.2df.insert(6,'气温.2',df['temp'])最后,过河拆桥,删掉temp列df.drop(axis=1,columns=['temp'],inplace=Tru...
rename(columns={0:'数据值'},inplace = True) #这里把不需要的删除 if stack_drop == False: dftest.drop(index=dftest[ (~(dftest['指标名称'].str.contains('%'))) & (dftest['数据类型'] == '31 同比增减') ].index,inplace=True) dftest.drop(index=dftest[ ((dftest['指标名称']....