importpandasaspd# 读取数据集data=pd.read_csv('dataset.csv')# 查看原始列名print(data.columns)# 重命名列名new_column_names={'old_column_name':'new_column_name'}data.rename(columns=new_column_names,inplace=True)# 查看修改后的列名print(data.columns)# 保存修改后的数据集data.to_csv('modified_...
AI检测代码解析 importpandasaspd# 创建一个示例数据框data={'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]}df=pd.DataFrame(data)# 显示原始数据框print("原始数据框:")print(df)# 将列名'A'重命名为'Column1',列名'B'重命名为'Column2'df=df.rename(columns={'A':'Column1','B':'Column2'})# 显示重命名后...
1. 利用rename方法： 说明：rename方法可以直接对DataFrame的列名进行更改。 示例：province.rename，这样处理后，数据表中的ID列变为id，code列变为编码。2. 直接修改DataFrame的columns属性： 说明：通过修改columns属性，可以一次性更改所有列名。 示例：p_col=['省份','id','编码']，然后province.col...
df.rename(columns={0:'姓名',1:'性别',2:'年龄',3:'体重',4:'身高'},inplace=True)第五步，对整行为空值的数据进行删除，我们使用df.dropna方法:df.dropna(how='all',inplace=True)第六步，使用平均值来填充体重缺失的值，我们使用df.fillna方法:df[u'体重'].fillna(int(df[u'体重'].mean())...
Example 1: Change Names of All Variables Using columns Attribute Example 1 explains how to rename the column names of all variables in a data set. The following Python code uses the columns attribute to create a copy of our DataFrame where the original header is replaced by the new column ...
df = df.rename(columns={'A': 'X', 'B': 'Y'}) 这样,df 的列索引就变成了 ['X', 'Y']。 注意,rename() 方法返回的是新的 DataFrame,原始的 DataFrame 不会被修改。如果你想在原 DataFrame 上进行修改,可以将 inplace 参数设置为 True: ...
df = pd.read_excel("test.xlsx", dtype=str, keep_default_na='') df.drop(columns=['寄件地区'], inplace=True) 5、列表头改名(补充) 如下:将某列表头【到件地区】修改为【对方地区】 df = pd.read_excel("test.xlsx", dtype=str, keep_default_na='') df = df.rename(columns={'到件地区...
Pandas中提供了一个rename()方法来重命名个别列索引或行索引的标签或名称。 4.1.1 rename()方法 index,columns:表示对行索引名或列索引名的转换。 inplace:默认为False,表示是否返回新的Pandas对象。 4.2 离散化连续数据 Pandas 的 cut ()函数能够实现离散化操作。
rename(columns={'count':'Count', 'sum':'Sum of price'}).head() Trick 15 transform() 将汇总统计结果合并到原数据集当中(pandas!) 这里一行是一个订单中一个商品的数据,我们的目标是在每一行数据的最后加上一列,用来表示这个商品所在的订单的订单总额。 这个做法非常巧妙! len(orders.groupby('order_...
columns.droplevel(0) result = result.reset_index().rename_axis([None], axis=1) order = ['阶段', '科目', '基础', '一级', '二级', '三级'] result[order].to_excel('wide_table.xlsx', index=None) # 转换后结果 result[order] 阶段 科目 基础 一级 二级 三级 0 初中 数学 5 1.2 ...