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
通过将字典传递给rename()方法,可以将DataFrame的列名进行更改。 以下是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]} df = pd.DataFrame(data) # 建立索引后更改列名 df = df.rename(columns={'A': 'Column1...
原始DataFrame: A B C 0 1 4 7 1 2 5 8 2 3 6 9 更改列名后的DataFrame: A New_B New_C 0 1 4 7 1 2 5 8 2 3 6 9 在上述示例中,我们首先创建了一个示例DataFrame,然后使用rename()函数将'B'列更名为'New_B',将'C'列更名为'New_C'。最后,我们打印出更改列名后的Dat...
import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]} df = pd.DataFrame(data) # 打印原始DataFrame print("原始DataFrame:") print(df) # 定义一个字典,将旧列名映射到新列名 column_mapping = {'A': 'X', 'B': 'Y'} # 使用rename()函数重命名...
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...
方法2:pandas.DataFrame.rename()函数 rename函数是专门为了修改DataFrame坐标轴标签函数。rename函数的优点:可以 math?formula=%5Ccolor%7Bred%7D%7B%E9%80%89%E6%8B%A9%E6%80%A7%E7%9A%84%E4%BF%AE%E6%94%B9%7D某行某列的标签。 math?formula=%5Ccolor%7Bred%7D%7B%E6%B3%A8%7D:函数/字典中的...
The Python programming code below shows how to exchange only some particular column names in a pandas DataFrame. For this, we can use the rename function as shown below: data_new2=data.copy()# Create copy of DataFramedata_new2=data_new2.rename(columns={"x1":"col1","x3":"col3"})#...
pandas 包的merge、join、concat方法可以完成数据的合并和拼接。 merge方法主要基于两个dataframe的共同列进行合并; join方法主要基于两个dataframe的索引进行合并; concat方法是对series或dataframe进行行拼接或列拼接。 1 merge方法 pandas的merge方法是基于共同列,将两个dataframe连接起来。merge方法的主要参数: ...
dataframe（df）在pandas中，dataframe是一个二维标签化的数据结构，类似于Excel中的表格。它由行和列组成，每一列都是一个Series对象，可以包含不同的数据类型。dataframe具有强大的数据处理和分析能力，可以进行各种操作，如筛选、排序、分组、聚合等。创建dataframe 创建dataframe的方法有很多种，其中最简单的方法是使用...
rename(columns={'a': 'aa'}) return df df1 = pd.DataFrame({'a':[1, None], 'b':[3, 4]}) print(df1) f1(df1) print('---') print(df1) 输出结果为 a b 0 1.0 3 1 NaN 4 --- a b 0 1.0 3 1 NaN 4 可以看到df1并没有被函数f1改变。 代码2 import pandas as pd def f2(...