pandas 列名 map

在pandas中，可以使用`rename()`方法来修改DataFrame的列名，并且可以使用字典来指定新旧列名的映射关系。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 打印修改前的列名
print("修改前的列名：")
print(df.columns)

# 创建新的列名映射字典
new_columns = {col: 'new_' + col for col in df.columns}

# 使用rename()方法修改列名
df.rename(columns=new_columns, inplace=True)

# 打印修改后的列名
print("修改后的列名：")
print(df.columns)

运行以上代码，输出结果如下：

修改前的列名：
Index(['A', 'B', 'C'], dtype='object')
修改后的列名：
Index(['new_A', 'new_B', 'new_C'], dtype='object')

在上述示例中，我们首先创建了一个示例DataFrame `df`，然后使用字典推导式创建了一个新的列名映射字典 `new_columns`，其中将原列名加上前缀 `'new_'`。接下来，我们使用`rename()`方法将列名修改为新的映射关系，并将`inplace`参数设置为`True`，以替换原来的DataFrame。最后，我们打印修改后的列名。