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”。

相关问题

pandas rename用法

pandas中的rename()函数可以用于修改DataFrame数据的行名和列名。下面是rename()函数的语法：

df.rename(index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise')

其中，index和columns参数可以接受字典类型的输入，用于将指定的行名或列名替换为新的名称。例如：

import pandas as pd

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

# 将列名B替换为D，将列名C替换为E
df.rename(columns={'B': 'D', 'C': 'E'}, inplace=True)

# 输出修改后的DataFrame
print(df)

输出结果为：

   A  D  E
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

另外，rename()函数还可以用于修改行名，具体用法可以参考官方文档。

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：

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。