df.rename(columns={'old_name': 'new_name'}, inplace=True) 会报出警告

这个警告是因为 inplace 参数的值为 True，表示原地修改，即直接修改原 DataFrame，不返回任何值。而 pandas 会发出警告，提醒用户原地修改可能导致一些不可预知的问题。

为了避免这个警告，可以使用以下代码：

df = df.rename(columns={'old_name': 'new_name'})

这样就会返回一个新的 DataFrame，原 DataFrame 不会被修改。

相关问题

df.rename(mapper=None, index=None, columns=None, axis=None, copy=True, inplace=False, level=None)

`df.rename()` 是 Pandas 库中 DataFrame 对象的一个方法，用于对DataFrame的列名、索引或者行标签进行重命名。这个函数接收几个关键参数：

1. **mapper**：一个字典或列表，映射原始名称到新的名称。如果提供，它会用来替换指定轴（默认是列，即columns）的名称。

2. **index** 和 **columns**: 如果分别设置，将修改对应的轴（index指行，columns指列）的名称。index参数仅适用于具有分类索引的数据帧。

3. **axis**：默认为 `None` 或 `0`，用于确定操作的对象是列（`axis=0`或`'index'`）、行（`axis=1`或`'columns'`），也可以设为`1`来更改列重命名的行为。

4. **copy**：布尔值，默认为 `True`，如果设置为 `False`，则不会创建新数据框的副本，而是直接修改原数据框。

5. **inplace**：布尔值，默认为 `False`，如果设置为 `True`，则会对原始数据框进行修改，而不是返回一个新的数据框。

6. **level**：仅当数据框的索引是MultiIndex（多级索引）时有效，表示要重命名的是哪一级的索引。

使用这个方法时，可以方便地统一数据集的名称格式，使得代码更具可读性和一致性。例如：

df = df.rename(columns={'old_name': 'new_name'})

这将把名为 "old_name" 的列改名为 "new_name"。

df.rename

df.rename() 是 pandas 库中的一个函数，用于重命名 DataFrame 或 Series 中的行或列。该函数可以接受多个参数，其中最常用的是 `columns` 和 `index` 参数，用于重命名列名和行标签。例如，以下代码将重命名 DataFrame `df` 中的列名：

df.rename(columns={'old_name': 'new_name'}, inplace=True)

这将把列名 `old_name` 改为 `new_name`。`inplace=True` 表示直接修改原 DataFrame，否则需要赋值给一个新的 DataFrame。