(可选)设置inplace=True以直接在原DataFrame上进行修改: 如果你希望直接在原DataFrame上进行修改,而不是创建一个新的DataFrame,可以设置inplace=True。 python # 直接在原 DataFrame 上修改列名 df.rename(columns=columns_mapping, inplace=True) 打印修改后的DataFrame以验证结果: 最后,打印修改后的DataFrame以...
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
在Python中,可以使用pandas库来操作数据框(DataFrame)。要在DataFrame中增加列名和行名,可以使用以下方法: 增加列名: 使用columns属性来设置列名,可以直接赋值一个列表,列表中的元素即为列名。例如:df.columns = ['列名1', '列名2', ...]。 使用rename方法来重命名列名,可以传入一个字典,字典的键为原始列名,值...
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...
[7, 8, 9]}) # 使用 rename 方法修改列名这,将返回一个新的 DataFrame,其中列名已更改 df = df.rename(columns={'A': 'new_name_A', 'C': 'new_name_C'}) print(df) # 使用 rename 方法修改列名这,将在原始 DataFrame 上修改列名 df.rename(columns={'B': 'new_name_B'}, inplace=True)...
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=...
rename:重命名,就是对col列进行命名的修改,他只改变col的名字,相当于起了个别名,原来叫col1,以后叫col2,inplace=True,用来保存更改,即更改了原表格内容; reindex:重新索引,他可以修改行和列的索引关系,从而达到修改的目的 代码: df.rename(index=str,columns={"A":"a","B":"c"},inplace=True) ...
使用rename函数可以只修改特定列的名称,不需要修改的则不用管。 >>>a.rename(columns={'A':'a', 'C':'c'}, inplace = True) #inplace的意思是在原DataFrame上完成 >>>a a B c 0 1 4 7 1 2 5 8 2 3 6 9 1. 2. 3. 4.
DataFrame.rename(self, mapper=None, index=None, columns=None, axis=None, copy=True, inplace=False, level=None, errors='ignore') 参数介绍: 参数 含义 mapper 映射结构,修改columns或index要传入一个映射体,可以是字典、函数。修改列标签跟columns参数一起;修改行标签跟index参数一起。
# 重命名列名df.rename(columns={'A':'X','B':'Y'},inplace=True) 1. 2. 在上面的代码中,我们使用rename函数来重命名列名。columns参数是一个字典,其中键是原始列名,值是新的列名。inplace=True表示我们要在原始DataFrame上进行修改。 示例代码 ...