python中rename函数用法

在 Python 中，rename() 函数用于重命名或移动文件和目录。它属于 os 模块，因此在使用之前需要先导入该模块。下面是 rename() 函数的用法：

import os

os.rename(原文件名, 新文件名)

其中，原文件名是需要重命名或移动的文件或目录的完整路径，而新文件名则是重命名后或移动后的文件或目录的完整路径。如果新文件名指定的路径中已经存在同名文件或目录，则会抛出异常。

例如，将名为 old.txt 的文件重命名为 new.txt：

import os

os.rename("old.txt", "new.txt")

如果要将文件移动到其他目录，可以在新文件名中指定完整的路径：

import os

os.rename("/home/user/Desktop/old.txt", "/home/user/Documents/new.txt")

注意，在使用 rename() 函数时，需要保证原文件或目录的父目录存在且有足够的权限。否则会抛出权限不足的异常。

相关问题

python pandas rename函数_Python pandas.DataFrame.rename_axis函数方法的使用

Python pandas中的`rename`函数用于对DataFrame中的行、列名称进行修改，其中包括对索引和列标签的修改。其基本语法为：

df.rename(index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise')

其中，`index`和`columns`参数用于指定要修改的行和列的名称，`level`参数用于指定要修改的层级。`inplace`参数用于指定是否在原DataFrame上进行修改，`errors`参数用于指定异常处理方式。

另外，`rename_axis`函数用于修改行或列索引的名称，其基本语法为：

df.rename_axis(mapper=None, axis=0, index=None, columns=None, copy=True, inplace=False)

其中，`mapper`参数用于指定要修改的名称，`axis`参数用于指定修改行索引还是列索引，`index`和`columns`参数用于指定修改的索引的名称，`copy`参数用于指定返回的是否为副本，`inplace`参数用于指定是否在原DataFrame上进行修改。

举个例子：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}, index=['a', 'b', 'c'])

# 修改列标签名称为a、b、c
df = df.rename(columns={'A': 'a', 'B': 'b', 'C': 'c'})

# 修改行索引名称为A、B、C
df = df.rename_axis(index={'a': 'A', 'b': 'B', 'c': 'C'})

print(df)

输出结果为：

   a  b  c
A  1  4  7
B  2  5  8
C  3  6  9

python rename函数

Python中的`rename()`函数是pandas库中的一个方法，用于对数据框（DataFrame）或数据系列（Series）中的索引或列进行重命名。该函数可以通过传递一个字典或使用函数来指定新的名称。它可以在原地修改数据框或返回一个新的修改后的数据框。

例如，可以使用`rename()`函数将数据框的列名全部转换为小写。这可以通过传递`str.lower`函数作为`mapper`参数来实现。下面的代码演示了如何使用该函数：

import pandas as pd

# 创建一个数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6})

# 使用rename()函数将列名转换为小写
df.rename(str.lower, axis=1)

以上的代码将会把数据框中的列名'A'和'B'转换为小写'a'和'b'。

需要注意的是，`rename()`函数默认会返回一个修改后的新数据框，如果你想在原地修改数据框，则可以将`inplace`参数设置为`True`。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python之数据转换——【rename()方法、cut()函数、get_dummies()函数】](https://blog.csdn.net/Jormungand_V/article/details/109865974)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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