python 重命名列

你可以使用 pandas 库中的 rename() 方法来重命名列。例如，如果你想将一个名为 old_name 的列重命名为 new_name，你可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 重命名列
df.rename(columns={'old_name': 'new_name'}, inplace=True)

# 保存数据
df.to_csv('new_data.csv', index=False)

这将把数据中的 old_name 列重命名为 new_name，并将修改后的数据保存到 new_data.csv 文件中。

相关问题

python dataframe 重命名列

可以使用 pandas 中的 rename() 方法来重命名 DataFrame 的列名。

例如，假设有一个 DataFrame df，其中有两列分别为 'old_name1' 和 'old_name2'，我们想将它们分别重命名为 'new_name1' 和 'new_name2'，可以使用以下代码：

df.rename(columns={'old_name1': 'new_name1', 'old_name2': 'new_name2'}, inplace=True)

其中，rename() 方法的参数 columns 是一个字典，键为原来的列名，值为新的列名。inplace=True 表示直接在原 DataFrame 上进行修改，不返回新的 DataFrame。

注意，如果只想重命名某一列，可以使用以下代码：

df.rename(columns={'old_name': 'new_name'}, inplace=True)

其中，'old_name' 是要重命名的列名，'new_name' 是新的列名。

pandas重命名列

在Pandas中，如果你想重命名DataFrame或Series的列名，你可以使用`rename()`函数。这个函数接受两个参数：旧名字和新名字，可以是一个字典，也可以是一个函数用于生成新的名称。以下是基本的用法：

# 使用字典重命名单个列
df.rename(columns={'old_column_name': 'new_column_name'}, inplace=True)

# 如果你想同时重命名多个列，可以提供一个字典
column_map = {'old_column_1': 'new_column_1', 'old_column_2': 'new_column_2'}
df.rename(columns=column_map, inplace=True)

# 使用函数生成新名称，函数接收当前列名作为输入
def rename_func(old_name):
    return old_name.upper()
df.rename_axis(rename_func, axis='columns', inplace=True)  # 这适用于索引或行名，axis='index'

注意，`inplace=True`会使修改应用到原始数据框上，如果不设置，函数会返回一个新的DataFrame，原有的不会改变。