在Pandas中,可以使用rename方法或columns属性来重命名DataFrame的列。 使用rename方法 rename方法允许你通过字典、函数或lambda表达式来重命名列。 示例代码: python import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9] }) # ...
示例2：使用函数进行列名重命名import pandas as pddata = {'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6]}df = pd.DataFrame(data)print("Original DataFrame:")print(df)df = df.rename(columns=lambda x: x.lower())print("\nRenamed DataFrame:")print(df)输出结果：Original DataFrame: A B1412523...
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。 index 行标签参数,...
step1: 导入Pandas库[import pandas as pd] section 步骤2: 创建DataFrame step2: 创建DataFrame[df = pd.DataFrame(data)] section 步骤3: 使用rename更改列名 step3: 使用rename更改列名[df.rename(columns={'old_column_name': 'new_column_name'}, inplace=True)] section 步骤4: 查看更改后的DataFrame s...
pandas的修改列名和索引rename() 有时候我们需要修改DataFrame的个别列名或者索引,避免重复、方便使用。 这时就需要使用到rename()函数,rename()函数使用时比较简单。 源数据 现在我们想要把'表1Lat'和'表1Lon'改为维度和经度: 修改列名 其中columns代表要对列名进行修改,在Python的pandas库里面,跟列名有关的一般都...
importpandasaspd# 创建一个示例DataFramedata={'姓名':['Alice','Bob','Charlie'],'年龄':[24,30,22],'城市':['北京','上海','广州']}df=pd.DataFrame(data)# 显示原始DataFrameprint("原始DataFrame:")print(df)# 使用rename方法重命名列名df.rename(columns={'姓名':'Name','年龄':'Age','城市...
rename(columns = {"x1": "col1", "x3": "col3"}) # Using rename() print(data_new2) # Print updated pandas DataFrameAs shown in Table 3, we have created another duplicate of our input data matrix, in which we have only renamed the columns x1 and x3....
1、 columns代表要对列名进行修改。在Python3 的pandas库里面,跟列名有关的一般都是用 columns,而不是用names。 2、在columns后面是一个字典形式,键代表原列名,值代表新列名。不需要修改的列名不需要列出来,她们不会被修改。 注意:这样操作后,原DataFrame是不会变的。 需要再次赋值一次哟。 也可以添加参数inplace...
TheDataFrame.rename()function This is the most widely used pandas function for renaming columns and row indexes. Let’s see the syntax of it before moving to examples. Syntax: DataFrame.rename(mapper=None, columns=None, axis=None, copy=True, inplace=False, level=None, errors='ignore') ...
在数据分析和处理中,经常需要对数据框(DataFrame)进行重命名的操作。重命名可以改变数据框中列(变量)的名称,使其更加清晰明了。在Python中,有多种方法可以实现数据框的重命名,本文将介绍其中两种常用的方法:使用pandas库中的rename()函数和使用df.columns属性。