pandas rename column

To rename a column in a pandas DataFrame, you can use the `rename()` method. Here's an example:

import pandas as pd

# create a dummy DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# rename column 'B' to 'C'
df = df.rename(columns={'B': 'C'})

print(df)

Output:

   A  C
0  1  4
1  2  5
2  3  6

In the `rename()` method, we pass a dictionary where the keys are the old column names and the values are the new column names. In this example, we renamed the column 'B' to 'C'.

相关问题

pandas how to rename column names with regex

在使用pandas处理数据时，我们有时需要根据特定的规则批量重命名DataFrame的列名。如果这些规则涉及到正则表达式（regex）的使用，可以结合`rename`方法和正则表达式函数`str.replace`来实现。以下是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 假设有一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'First_Name': ['John', 'Anna'],
    'Last_Name': ['Doe', 'Smith'],
    'Email_Address': ['john.doe@example.com', 'anna.smith@example.com']
})

# 如果想要将列名中的下划线（_）替换为点（.），可以使用如下代码：
df.rename(columns=lambda x: x.replace('_', '.'), inplace=True)

如果要使用正则表达式进行更复杂的替换，可以使用`str.replace`方法。例如，我们想将所有列名中包含的"_"字符替换为"."字符，可以这样做：

# 使用正则表达式替换列名中的字符
df.rename(columns=lambda x: x.str.replace('_', '.'), inplace=True)

这段代码中，`str.replace`函数会在每个列名字符串中查找匹配正则表达式的部分并进行替换。注意，`lambda`函数应用于每个列名，从而实现对所有列名的批量修改。

python pandas rename_axis

在Python的Pandas库中，`rename_axis`函数用于改变DataFrame的行索引或列索引标签。这个方法主要用于对DataFrame的轴（即index或columns）进行重命名，你可以提供一个新的名字序列或者是旧名字到新名字的映射字典。

基本语法如下：

df.rename_axis(new_index_name, axis=0)  # 对行（默认）进行重命名
df.rename_axis(new_column_name, axis=1)  # 对列进行重命名

例如，如果你有一个DataFrame `df`，并且想要将列名从'A', 'B', 'C'更改为'X', 'Y', 'Z'，你可以这样做：

df = df.rename_axis({'A': 'X', 'B': 'Y', 'C': 'Z'}, axis=1)

如果axis参数设置为0，那么就会改变行索引的名称。