pandas中rename使用

pandas中的rename函数可以用来对DataFrame或Series中的行索引、列索引或元素标签进行重命名。其基本语法如下：

df.rename(index=..., columns=..., level=..., inplace=...)

其中，各参数的含义如下：

- index：用于指定要重命名的行索引标签。可以传入字典、函数或值来实现重命名。
- columns：用于指定要重命名的列索引标签。可以传入字典、函数或值来实现重命名。
- level：用于指定要重命名的行或列索引的层级。仅在多层级索引时使用。
- inplace：用于指定是否对原始DataFrame对象进行修改。默认为False，表示返回一个新的DataFrame对象。

下面是一个例子，演示如何使用rename函数对DataFrame对象进行重命名操作：

import pandas as pd

data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Lucy'], 'math': [85, 90, 95], 'english': [98, 95, 90]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将列名中的math和english分别替换为数学成绩和英语成绩
df.rename(columns={'math': '数学成绩', 'english': '英语成绩'}, inplace=True)

print(df)

输出结果如下：

    name  数学成绩  英语成绩
0    Tom     85     98
1  Jerry     90     95
2   Lucy     95     90