pandas rename方法
时间: 2023-11-11 13:59:55 浏览: 46
pandas中的rename方法可以用来重命名DataFrame或Series的行索引和列索引。它可以接受一个字典作为参数,字典的键为原始名称,字典的值为新名称。例如:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df = df.rename(columns={'A': 'new_A', 'B': 'new_B'})
print(df)
```
输出:
```
new_A new_B
0 1 3
1 2 4
```
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”。
python pandas rename
好的,关于 pandas 的 rename 方法,它可以用来重命名 DataFrame 或 Series 的行索引和列索引。具体使用方法如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 重命名列索引
df.rename(columns={'A': 'a', 'B': 'b'}, inplace=True)
# 重命名行索引
df.rename(index={0: 'x', 1: 'y', 2: 'z'}, inplace=True)
```
其中,`columns` 参数用于重命名列索引,`index` 参数用于重命名行索引。`inplace=True` 表示直接在原 DataFrame 上进行修改。