# Rename some columns df.rename(columns={'Customer City': 'Customer_City', 'Customer Fname' : 'Customer_Fname'}, inplace=True) # Rename some columns new_names = {'Customer Fname':'Customer_Firstname', 'Customer Fname':'Customer_Fname'} df.rename(columns=new_names, inplace=True) d...
rename()函数用于重命名DataFrame的列或索引标签。 # Rename some columns df.rename(columns={'Customer City': 'Customer_City', 'Customer Fname' : 'Customer_Fname'}, inplace=True) # Rename some columns new_names = {'Customer Fname':'Customer_Firstname', 'Customer Fname':'Customer_Fname'}...
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,即创建并返回重命名后的副本,若设置为 True...
语法:df[‘column_name’].mask( df[‘column_name’] == ‘some_value’, value , inplace=True ) 在Pandas中根据条件替换列中的值 venv/Lib/site-packages/pandas/core/frame.py Rename columns using a mapping: >>> df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]}) >>> df...
rename(columns={'city': 'area'}, inplace=True) print(df.dtypes) df.to_excel('test1.xlsx', index=False) id int64 date datetime64[ns] city object category object age int64 price float64 dtype: object id int64 date datetime64[ns] area object category object age int64 price int64 dtype:...
import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]} df = pd.DataFrame(data) # 使用rename()方法更改列名 new_column_names = {'A': 'Column1', 'B': 'Column2'} df = df.rename(columns=new_column_names) # 打印修改后的DataFrame print(df)...
请注意,DataFrame 的列是一个索引,因此使用 rename_axis 与columns 参数将更改该索引的名称。 代码语言:javascript 复制 In [95]: df.rename_axis(columns="Cols").columns Out[95]: RangeIndex(start=0, stop=2, step=1, name='Cols') rename 和rename_axis 都支持指定字典、Series 或映射函数,将标签/...
rename函数还接受将应用于每个列名称的函数。 df.rename(lambda x: x[1:], axis='columns') 要么 df.rename(lambda x: x[1:], axis=1) 将set_axis与列表和inplace=False一起使用 您可以向set_axis方法提供长度与列数(或索引)数量相等的列表。目前,inplace默认为True,但inplace将在未来版本中默认为...
1.改列名 df.rename(columns={'省份':'省','城市':'市'},inplace=True)print(df)省市区人口GDP气温地形气温.10北京北京崇文45611121平原31北京北京宣武1531425草原92上海上海闸北247453637丘陵63浙江杭州余杭787424139山地74浙江杭州西湖44535710平原25浙江宁波北仑5637554111草原16江苏南京江宁7543234丘陵37广东深圳龙华5745...
DF与两个Pandas系列连接后,一个特定DF遇到了同样的问题。尝试使用下面列出的df.rename()的几个变体。