df = df.rename(columns={'feature1': 'feature_a', 'feature2': 'feature_b'}) print(df) 六、总结 在Python中使用pandas更改列名的方法多种多样,选择合适的方法取决于具体的需求和场景。rename方法因其灵活性和选择性,适用于部分列名更改和链式调用的场景;直接修改col
✔ 大数据集：rename()和直接赋值最快 ✔ 避免循环逐列修改 3．最佳实践：# 推荐的重命名流程 def safe_rename(df): # 备份原始列名 original_cols = df.columns.tolist() # 执行重命名 try: return df.rename(columns={...}) except KeyError: print("列名不存在") return...
1、使用DataFrame.index = [newName],DataFrame.columns = [newName],这两种方法可以轻松实现。 2、使用rename方法(推荐): DataFrame.rename(mapper = None,index = None,columns = None,axis = None,copy = True,inplace = False,level = None ) 参数介绍: mapper,index,columns:可以任选其一使用,可以是将...
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_...
使用rename()方法 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = { 'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [20, 22, 21], 'score': [85, 90, 78] } df = pd.DataFrame(data) # 重命名列 df.rename(columns={'name': '姓名', 'age': '年龄', 'score'...
# 步骤1:导入pandas库importpandasaspd# 导入pandas库# 步骤2:创建数据集data={'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]}df=pd.DataFrame(data)# 创建DataFrame# 步骤3:定义新的列名new_columns=['Column1','Column2','Column3']# 新列名# 步骤4:重命名列df.columns=new_columns# 重命名列#...
导入pandas库: python import pandas as pd 读取数据集: 假设我们有一个CSV文件data.csv,我们可以使用pd.read_csv方法来读取它。 python df = pd.read_csv('data.csv') 使用rename方法或columns属性重命名列: 使用rename方法: python df_renamed = df.rename(columns={'原列名1': '新列名1', '原列...
import pandas as pd df = pd.DataFrame(pd.read_excel('test1.xlsx', engine='openpyxl')) print(df.dtypes) 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 ...
这时我们可以用pandas库中的rename函数来重命名列。先来学习下rename函数：rename函数： 在 pandas 中rename 函数在涉及到重命名列名或索引名时是一个非常有用的工具。rename用法: DataFrame.rename(mapper=None, index=None, columns=None, axis=None, copy=True, inplace=False, level=None, errors='raise')。r...
reviews.rename_axis("wines", axis='rows').rename_axis("fields", axis='columns') 1. 原来的表: 现在的表: Combining 在数据集上执行操作时,有时我们需要以不平常的方式组合不同的DataFrame和/或Series。 pandas有三种核心方法可以做到这一点。 按照从简单到复杂的顺序,分别是concat(),join()和merge()。