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_...
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'})# 显示重命名后的数据框print("...
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:...
然后遍历当前目录下的指定文件，采用os.rename()对文件进行重命名。
import pandas as pd #读取数据 df = pd.read_excel(r'C:\Users\XXXXXX\Desktop\pandas练习文档.xlsx',sheet_name=2) # print(df.head(5)) print(df) print('\n') df.rename(columns={ 'name':'名字', 'age':'年龄', 'gender':'性别' },inplace=True) print(df) 3、修改数据类型 3.1 df...
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...
pd.rename()方法可以用于重命名 DataFrame 或 Series 对象的 index 或 column。以下是此方法的常用参数: mapper:字典、函数、Series、下面三个中的任何一个组成的可迭代对象,用于将列名或索引名映射到新名称。 index:布尔值或者可选参数,默认为 True,如果值为 False,表示只重命名列名。 columns:布尔值或者可选参数...
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())...
salesDf.rename(columns=colNameDict,inplace=True) 修改后 四、选择部分子集 #选择子集,选择其中一列 subDataDF1=DataDF["InvoiceDate"] #选择子集,选择其中两列 subDataDF1=DataDF[["InvoiceDate","UnitPrice"]] 利用切片筛选数据功能 df.loc https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/...
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...