Python - 重命名Pandas DataFrame的列 要重新命名DataFrame的列,请使用 rename() 方法。将要重命名的列名设置到rename()方法的“columns”参数中。例如,将“ Car ”列更改为“ Car Name ” - dataFrame.rename(columns={'Car': 'Car Name'}, inplace=False) 首先,读
import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]} df = pd.DataFrame(data) # 获取原始列名列表 original_columns = df.columns.tolist() # 创建新的列名列表,将'A'列名更改为'New_A' new_columns = ['New_A' if col == 'A' else col for ...
import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data) # 打印原始DataFrame print("原始DataFrame:") print(df) # 使用rename()函数更改特定范围的列名 df.rename(columns={'B': 'New_B...
在Pandas中,如果DataFrame中存在相同列名,你可以使用多种方法来重命名这些列,以避免列名冲突。 方法一:使用rename()方法 rename()方法是修改DataFrame列名的常用方法,你可以通过传递一个字典来指定旧列名和新列名的映射关系。 python import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame,其中包含相同列名 df = pd.DataFrame...
在Python的Pandas库中,修改DataFrame的列名是一个常见的操作,可以通过几种不同的方法实现。以下是几种修改列名的方法: 方法1:直接赋值 如果您想要修改所有列名,可以直接将新列名的列表赋值给DataFrame的columns属性。 import pandas as pd df = pd.DataFrame({ ...
从列表中更改 Pandas Dataframe 中的列名 是否可以使用列表中的数据更改列名? df = pd.DataFrame([ [1, 1.0, 2.3,0.2,0.53], [2, 3.35, 2.0,0.2,0.65], [2,3.4, 2.0,0.25,0.55], [3,3.4,2.0,0.25,0.55], [1,3.4,2.0,0.25,0.55],
import pandas as pd import numpy as np datain = np.loadtxt(datafile) df = pd.DataFrame(data = datain, columns = ["t","p","x","y","z"]) avg = df.groupby(["t"], sort=False)["p"].mean().rename(columns={1:"mean"}) 这不起作用,它告诉我 TypeError: rename() 有一个意外...
最后,我们再次打印当前的列名以确认更改: print("更新后的列名:")print(df.columns)# 显示改后的列名 1. 2. 代码总结 结合以上步骤,整个程序的代码如下: importpandasaspd# 导入 pandas 库# 创建示例 DataFramedata={'old_name1':[1,2,3],'old_name2':[4,5,6],'old_name3':[7,8,9]}df=pd.Dat...
我们可以看到,列名已经成功地被修改为’ID’、‘Name’和’Age’。 以上就是在Python中使用pandas库进行DataFrame列重命名的步骤。如果你有其他操作,可以查阅pandas官方文档来获取更多信息。 类图 «class»DataFrame- data+rename(columns: dict, inplace: bool) ...