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'])# 使用函数进行列名重命名df.rename(columns=str.lower,
可以使用pandas库中的rename方法或columns属性来修改DataFrame的列名称。 以下是两种常用的方法: 方法一:使用rename方法 rename方法允许你通过字典来重命名列,其中字典的键是旧列名,值是新列名。 python import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5,...
方法一:使用rename()函数 import pandas as pd # 创建一个示例数据框 df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9] }) # 使用rename()函数重命名列 df = df.rename(columns={'A': 'a', 'B': 'b'}) 在上面的例子中,我们使用了rename()函数来重命...
方法一:使用 rename 方法 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('your_file.xlsx') # 更改列名 new_column_names = {'old_column_name1': 'new_column_name1', 'old_column_name2': 'new_column_name2'} df = df.rename(columns=new_column_names) # ...
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
df.rename(columns=name_to_show_dict, inplace=True) Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的...
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...
# 使用rename()函数重命名列 df = df.rename(columns={'A': 'Column1', 'B': 'Column2'}) # 打印重命名后的数据表 print(df) 上述代码中,我们首先创建了一个示例数据表df,包含两列'A'和'B'。然后使用rename()函数将列'A'重命名为'Column1',将列'B'重命名为'Column2'。最后打印出重命名后的数...
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...
rename函数 任意的行名(index)和列名(columns)的修改 函数DataFrame.rename()可以对任意行和列的名称进行修改。 DataFrame.rename()的参数有index和columns,使用"{旧值:新值}"字典的形式进行参数的指定。 df=pd.DataFrame({'A':[11,21,31],'B':[12,22,32],'C':[13,23,33]},index=['ONE','TWO',...