python将一个Dataframe重设索引列和其他列名

可以使用`df.rename(columns=..., index=...)`方法来重设DataFrame的索引列和其他列名。其中，`columns`参数可以传入一个字典，字典的键为原来的列名，字典的值为新的列名；`index`参数可以传入一个字典，字典的键为原来的索引值，字典的值为新的索引值。示例如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 重设索引列和列名
df = df.rename(columns={'A': 'a', 'B': 'b', 'C': 'c'}, index={0: 'x', 1: 'y', 2: 'z'})
print(df)

输出结果为：

   a  b  c
x  1  4  7
y  2  5  8
z  3  6  9

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python将一个Dataframe重设索引列名

可以使用`df.rename(index=...)`方法来重设DataFrame的索引列名。其中，`index`参数可以传入一个字典，字典的键为原来的索引值，字典的值为新的索引值。示例如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 重设索引列名
df = df.rename(index={0: 'x', 1: 'y', 2: 'z'})
print(df)

输出结果为：

   A  B  C
x  1  4  7
y  2  5  8
z  3  6  9

python将一个Dataframe重设列名

可以使用`df.rename(columns=...)`方法来重设DataFrame的列名。其中，`columns`参数可以传入一个字典，字典的键为原来的列名，字典的值为新的列名。示例如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 重设列名为a、b、c
df = df.rename(columns={'A': 'a', 'B': 'b', 'C': 'c'})
print(df)

输出结果为：

   a  b  c
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9