Python列重命名

要对Python中的列进行重命名，可以使用pandas库中的rename()函数。例如，将一个名为df的数据框中的列名'A'改为'B'，可以使用以下代码：

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

这将返回一个新的数据框，其中列名'A'已经被重命名为'B'。

相关问题

Python dataframe列重命名

在Python的pandas库中，可以使用rename()方法来重命名DataFrame中的列。具体操作如下：

1. 通过传递一个字典来重命名列名，其中字典的键为原始列名，值为新列名：

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

2. 通过传递一个函数来重命名列名，该函数将当前的列名作为输入，并返回新的列名：

df.rename(columns=lambda x: x.replace('old_string', 'new_string'), inplace=True)

需要注意的是，以上两种方法均需要设置inplace参数为True，才会直接在原始DataFrame上进行修改。如果不设置inplace参数或设置为False，则会返回一个新的DataFrame，而原始DataFrame不会发生变化。

Python dataframe重命名

在Python中，可以使用pandas库的DataFrame.rename()函数来重命名DataFrame的列名和行索引。具体方法如下：

1.重命名列名
使用rename()函数来重命名列名，需要传递一个字典类型参数，其中key为原始列名，value为新列名。例如，假设我们有一个DataFrame df，其中包含三列a、b、c，我们想将列a重命名为new_a，列b重命名为new_b，列c重命名为new_c，则可以使用以下代码：

df = df.rename(columns={'a': 'new_a', 'b': 'new_b', 'c': 'new_c'})

2.重命名行索引
使用rename()函数来重命名行索引，需要传递一个字典类型参数，其中key为原始行索引名称，value为新行索引名称。例如，假设我们有一个DataFrame df，其中包含三行0、1、2，我们想将行0重命名为new_0，行1重命名为new_1，行2重命名为new_2，则可以使用以下代码：

df = df.rename(index={0: 'new_0', 1: 'new_1', 2: 'new_2'})