示例代码 下面是一个完整的示例代码,演示了如何使用Python进行列名的重命名。 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...
importpandas as pd#创建示例 DataFramedata ={'OldName1': [1, 2, 3],'OldName2': [4, 5, 6] } df=pd.DataFrame(data)#重命名列名new_column_names ={'OldName1':'NewName1','OldName2':'NewName2'} df.rename(columns=new_column_names, inplace=True)print("DataFrame with renamed column...
python new_column_names = ['Column1', 'Column2', 'Column3', ...] # 用实际的列名替换 df = df.rename(columns=new_column_names)接下来，如果你希望改变DataFrame的索引名，Pandas同样提供了相关方法。默认情况下，索引是从0开始的整数，如果你想要从1开始，可以使用`reset_index()`函数，...
示例二:修改所有列名 importpandasaspd# 创建一个DataFramedata={'Name':['Tom','Nick','John'],'Age':[20,25,30],'Gender':['Male','Male','Female']}df=pd.DataFrame(data)# 获取原列名columns=df.columns.tolist()# 生成新列名new_columns=[column.upper()forcolumnincolumns]# 构造列名字典column...
```python df.rename(columns={'old_name': 'new_name'}, inplace=True, subset=['column1', 'column2']) ``` 这样就可以只对'column1'和'column2'两列进行重命名操作。 3. 保留现有列名的同时进行修改 有时候,我们可能希望在保留原有列名的基础上,对列名进行一定的修改。在列名前面加上前缀或后缀,...
df.rename(columns={'column_current_name':'new_name'}) Now, let’s see how to rename the column “marks” to ‘percentage‘. Example importpandasaspd student_dict = {"name": ["Joe","Nat","Harry"],"age": [20,21,19],"marks": [85.10,77.80,91.54]}# Create DataFrame from dictstude...
Python Copy Output: 在这个例子中,我们创建了一个包含姓名、年龄和分数的数据框。然后,我们使用groupby('name')按姓名对数据进行分组,并计算每个人的平均分数。这个操作会返回一个 Series,其中索引是不同的姓名,值是对应的平均分数。 1.2 多列分组 GroupBy 不仅可以按单个列进行分组,还可以同时按多个列进行分组: ...
【注:这一部分,已经在Python之Pandas的常用技能【索引的增、删、改、查】涉及,此处只简单介绍】 1.1 重置索引:将索引修改为从1开始的整数序列 importpandasaspd#读取数据df=pd.read_excel(r'C:\Users\XXXXXX\Desktop\pandas练习文档.xlsx',sheet_name=4)# print(df.head(5))#方案1:# df.index = [i for...
data['name'].count 2. dt.unique() 统计list中的不同值,返回的是array data['name'].unique() 3. dt.nunique() 可直接统计dataframe中每列的不同值的个数,返回的是不同值的个数 data['name'].nunique() 4. dt.min()/ dt.max() min() 函数返回值最小的项目,如果值是字符串,则按字母顺序进...
在数据处理的过程有时候需要对列索引进行重命名,一个典型的例子就是对于数据的检索或其他操作df[column]对于任意列名均有效,但是df.column只在列名是有效的Python变量名时才有效。 我们在检索英语大于95分的数据时可以用df[df['6-英语']>95] 但是用df.query('6-英语 >95')就会报列名没有定义的错,因为’6-...