如何给df的某一列改列名

在Pandas库中，你可以通过`rename()`函数来改变DataFrame（df）中的列名。以下是一个基本步骤：

# 假设df是一个已经存在的DataFrame，你想将名为'old_name'的列改为'new_name'
df.rename(columns={'old_name': 'new_name'}, inplace=True)

# 参数说明：
# columns: 要操作的列名字典，键是旧名称，值是新名称。
# inplace: 默认False，如果设置为True，则会直接在原DataFrame上修改，否则返回一个新的DataFrame。

# 示例：
# df = df.rename(columns={'Old_Column_Name': 'New_Column_Name'})

如果你想仅查看更改后的列名列表，可以略过`inplace=True`：

new_column_names = df.columns.tolist()
print(new_column_names)

如果你不确定列名是否已更改，可以在操作后检查`df.columns`的结果。

相关问题

只修改df某一列的列名

你可以使用 `rename` 方法来修改 DataFrame 中某一列的列名。假设你要将 DataFrame 中名为 `old_col_name` 的列名修改为 `new_col_name`，则可以使用以下代码：

df = df.rename(columns={'old_col_name': 'new_col_name'})

这将返回一个新的 DataFrame，其中 `old_col_name` 列名已经被修改为 `new_col_name`。如果你想直接在原来的 DataFrame 上修改，可以使用 `inplace=True` 参数：

df.rename(columns={'old_col_name': 'new_col_name'}, inplace=True)

获取df某一列的列名

获取df某一列的列名可以使用以下几种方式：
1. 使用df.columns\[index\]，其中index为列的索引值。注意，列索引从0开始计数。\[2\]
2. 使用df.keys()\[index\]，其中index为列的索引值。同样，列索引从0开始计数。\[3\]

例如，如果想要获取df的第三列的列名，可以使用df.columns\[2\]或df.keys()\[2\]。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Pandas 获取列名](https://blog.csdn.net/Ghjkku/article/details/124634996)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [pandas dataframe获取列名、添加列名、列索引](https://blog.csdn.net/pearl8899/article/details/127554276)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]