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 复制 Cloud Studio代码运行 # 设置新索引df.set_index('Col3',inplace=True)print("\n设置新索引后的 DataFrame:")print(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 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 A B C beijing 0 1 2 shanghai 3 4 ...
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...
除了使用字典映射的方式进行列名重命名外,我们还可以使用函数进行列名重命名。rename函数的columns参数也可以接受一个函数,这个函数会被应用到每一个列名上。 下面是一个示例: importpandasaspd# 创建一个dataframedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]},index=['a','b','c']...
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....
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) ...
在rename失败后,唯一的办法就是自己重新构造columns并赋值了。 简单的做法是在所有重名的索引名后面加一个东西。 data.columns=list('aabbccdefg')data.columns=[j+'_1'ifdata.columns.duplicated()[i]elsejfori,jinenumerate(data.columns)] out:
df1.index = df1.index.map(str.upper)print(df1) # 这样就改变了 '''a b c BEIJING 0 1 2 SHANGHAI 3 4 5 GUANGZHOU 6 7 8 '''# 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...
You can simply rename DataFrame column names using DataFrame.rename() DataFrame.rename({'oldName1': 'newName1', 'oldName2': 'newName2'}, axis=1)