首先,需要导入pandas库,并创建一个示例DataFrame。 python import pandas as pd # 创建一个示例 DataFrame df = pd.DataFrame({ 'old_col_name1': [1, 2, 3], 'old_col_name2': [4, 5, 6] }) 使用rename()函数重命名DataFrame的列: rename()函数可以用来重命名DataFrame的列。你可以通过传递一个...
df.rename(columns={'old_name':'new_name'},inplace=True) 1. columns参数用于指定要重命名的列名,以字典的形式表示,字典的键是原始的列名,字典的值是新的列名。 inplace=True表示在原始的DataFrame上进行修改,如果不设置为True,则会返回一个新的DataFrame。 2.4 重命名行索引 在DataFrame中,行索引是每一行的...
默认ignore,如果映射体里面包含DataFrame没有的轴标签,忽略不报错 例子: df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]}) df.rename(columns={"A": "a", "B": "c"}) a c 0 1 4 1 2 5 2 3 6 df.rename(index={0: "x", 1: "y", 2: "z"}) A B x 1 4 y 2...
错误:KeyError: "['column_name'] not found in axis" 错误:ValueError: Length mismatch: Expected axis has N elements, new values have M elements 为了处理这些错误,可以使用 try-except 块,在发生错误时给出提示信息。 importpandasaspdtry:df=pd.DataFrame({'A':[1,2],'B':[3,4]})print("原始 ...
Example 2: Change Names of Specific Variables Using rename() FunctionThe 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 DataFrame ...
pythondataframerename_详解pandasDataFrame修改⾏列名 在做WISE数据处理时，有时候需要将⼏组数据⽣成⼀个DataFrame，然⽽在⽣成的过程中我⼀般不会设置列的名字(因为这种过程可能会有很多步)，所以最后的列名是默认的。为了⽅便⾃⼰以后读代码，还是希望最后已处理好的数据有相应的数据相关列名。⾃...
import pandas as pd # 创建一个示例数据框 df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) # 打印重命名前的数据框 print("重命名前的数据框:") print(df) # 使用for循环重命名数据框的列 for column in df.columns: new_column_name = column + "_new" df.rename(columns=...
要更改特定范围的列名,可以使用Pandas的rename()函数。 下面是一个示例代码,演示如何使用Pandas来更改特定范围的列名: 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], 'C': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data)...
>>> s.rename(lambda x: x ** 2) # function, changes labels 0 1 1 2 4 3dtype: int64 >>> s.rename({1: 3, 2: 5}) # mapping, changes labels 0 1 3 2 5 3dtype: int64 >>> df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]}) ...
df.rename(columns={'Name':'Full Name','Age':'Years Old','City':'Location'},inplace=True) 1. 在上面的代码中,我们使用了一个字典来指定每一列的新名称。inplace=True表示直接在原始 DataFrame 上进行修改,而不是创建一个新的 DataFrame。