dataframe列名称

### Pandas DataFrame 修改列名方法

在 Pandas 中，有多种方式可以修改 `DataFrame` 的列名。以下是几种常用的方法：

#### 使用 `rename()` 函数
通过指定要更改的旧列名和新列名之间的映射字典来实现列名的更替。

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

new_column_names = {'A': 'Column1', 'B': 'Column2'}
df = df.rename(columns=new_column_names)
print(df)

这段代码展示了如何利用 `rename()` 方法并传入参数 `columns=` 来更新特定几列的名字[^1]。

#### 直接赋值给 `columns` 属性
如果想要一次性改变所有的列名，则可以直接向 `DataFrame.columns` 赋予一个新的列表作为新的列标签。

df.columns = ['name', 'age', 'sex']

此命令会把当前的数据框中的所有原有列名替换为所提供的字符串数组里的对应项[^3]。

#### 应用 `mapper` 和 `axis` 参数于 `rename()`
对于更加灵活的操作需求来说，在调用 `rename()` 时还可以设置额外的关键字参数——即提供一个函数或者字典形式的地图器(`mapper`)以及轴方向(`axis`)来进行批量重命名工作。

当 `axis=1` 或者 `axis='columns'` 表明操作对象是列而非行索引；而传递进去的一个键值对组成的字典则定义了哪些原有的列应该被改成什么名字。

df.rename({0: 'col0'}, axis=1)  
# 或者使用 "columns"
df.rename({0: 'col0'}, axis='columns')

上述例子说明了怎样仅针对单个或部分选定的目标执行改名动作而不影响其他未提及的部分[^5]。