pandas的rename怎么用
时间: 2024-10-20 21:05:38 浏览: 19
Pandas库中的`rename`函数用于更改DataFrame或Series中的一列或多列名称。它的基本语法如下:
```python
df.rename(columns={old_name: new_name}, inplace=True, axis=0)
```
- `columns`: 字典,键是原列名,值是新列名。如果你想改变多个列名,可以提供一个字典,如`{'OldCol1': 'NewCol1', 'OldCol2': 'NewCol2'}`。
- `inplace`: 如果设为True(默认),则会直接修改原始数据框,如果不设置或设为False,则返回一个新的数据框。
- `axis`: 0 表示列(默认),如果设置为1 则表示行。
例如,如果你有一个名为`df`的数据框,想要将`Age`列重命名为`age`,你可以这样做:
```python
new_df = df.rename(columns={'Age': 'age'})
# 或者 if inplace=True
df.rename(columns={'Age': 'age'}, inplace=True)
```
相关问题
pandas rename
() 函数的用法是什么?
pandas rename() 函数的作用是对 pandas DataFrame 或 Series 的行、列、索引、列名等进行重命名操作,可以帮助我们快速修改数据集中的列名、行名等信息。该函数常用的参数有 columns、index 和 mapper,通过这些参数可以指定需要重命名的行、列或索引的名称,并指定新的名称。例如,可以使用该函数将 DataFrame 中的某一列名称从“Name”改为“Full Name”。
pandas rename参数
Pandas 的 rename 方法有多个参数,下面是常用的几个参数:
1. `mapper`:用于指定要进行重命名的列名或索引名的映射关系。可以是字典、函数或者 Series。字典的键表示原始的列名或索引名,值表示新的列名或索引名。函数会应用于每个列名或索引名,并返回新的列名或索引名。Series 是一个以原始列名或索引名为索引,以新列名或索引名为值的 Series 对象。
2. `index`:用于指定要重命名的索引名的映射关系。与 `mapper` 参数类似,可以是字典、函数或者 Series。
3. `columns`:用于指定要重命名的列名的映射关系。与 `mapper` 参数类似,可以是字典、函数或者 Series。
4. `axis`:指定要重命名的轴,可以是 0(行索引)或 1(列标签)。
5. `inplace`:指定是否在原始 DataFrame 上进行原地重命名,默认为 False,表示返回一个新的重命名后的 DataFrame。
这些是常用的参数,还有其他一些参数用于处理重复的列名、级联索引等情况。具体用法可以参考 Pandas 官方文档。
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