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...
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 price float64 dtype: object id int64 date datetime64[ns] area object category object age int64 price int64 dtype:...
有两种方式一种是使用rename()函数, 另一种是直接设置columns参数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 1importpandasaspd2df=pd.DataFrame({"ID":[100000,100101,100201],"Surname_Age":["Zhao_23","Qian_33","Sun_28"]})3#第一种方法使用rename()函数4# df_new=df["Surname_Age"]....
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()方法重命名列名 df = df.rename(columns=lambda x: 'new_' + x) # 打...
修改列名: 方法一: data = data.rename(columns={'user_id':'用户ID', 'item_id':'商品ID', 'behavior_type':'行为类型', 'user_geohash':'行为发生时用户的位置', 'item_category':'商品类别', 'time':'时间'}) 如果需要修改的同字段的表有多张: 方法二: colname= ['id','上次评分','项目...
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())...
df_train = df_train.rename(columns={"Date":"ds","Close":"y"}) m = Prophet() m.fit(df_train) future = m.make_future_dataframe(periods=period) forecast = m.predict(future) # Show and plot forecast st.subheader('Forecast data') ...
important_consideration = rename_columns(important_consideration, ic_col_names) # Now tack on age_group from the original DataFrame so we can use .groupby # (You could also use pd.concat, but I find this easier) important_consideration['age_group'] = survey_data['age_group'] important_con...
df.rename(columns={'原列名':'新列名','b':'B'}, inplace = True) #原列名冒号新列名,可改多列,inplace=True 或者赋值 改行名 df.rename(index = {'原行名':'新行名'}) #参考改列名 df.rename(columns={'原列名':'新列名},index = {'原行名':'新行名'}) ...