df.rename的用法

`df.rename()`是Pandas库中DataFrame对象的一个重要方法，用于对DataFrame的行标签（index）或列标签（columns）进行重命名。它的基本语法如下：

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

- `columns` 参数是一个字典，其中键是原始列名，值是新的列名。
- `old_name` 和 `new_name` 分别是你要更改的原有列名和新列名。
- `inplace=True` （默认False）表示是否直接在原DataFrame上进行修改，如果设置为True，会立即改变原对象；如果为False，则返回一个新的DataFrame，原对象保持不变。

例如：

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
new_df = df.rename(columns={'A': 'First', 'B': 'Second'})

这将把原来的'A'和'B'列分别更名为'First'和'Second'。

相关问题

df.rename用法

`df.rename` 是 pandas 库中的一个方法，用于对 DataFrame 或 Series 中的列名或行名进行重命名。

语法如下：

df.rename(columns={old_col_name: new_col_name}, index={old_index_name: new_index_name}, inplace=True)

其中，`columns` 参数用于重命名列名，`index` 参数用于重命名行名，`inplace` 参数表示是否对原 DataFrame 进行修改。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 对列名进行重命名
df.rename(columns={'name': 'Name', 'age': 'Age'}, inplace=True)

# 输出重命名后的 DataFrame
print(df)

输出结果：

      Name  Age
0    Alice   25
1      Bob   30
2  Charlie   35

在上面的示例中，我们将原 DataFrame 中的列名 `name` 和 `age` 分别重命名为 `Name` 和 `Age`。由于我们设置了 `inplace=True`，因此原 DataFrame 被修改了。

df.rename(columns={})

这是一个 pandas 库中的 DataFrame 方法，用于重命名 DataFrame 的列名。其中，大括号中的内容将旧列名映射到新列名。例如，可以使用以下代码将列名“old_name”重命名为“new_name”：

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