pandas修改列明

以下是两种修改Pandas数据表列名的方法：

1. 使用rename()函数

import pandas as pd

# 创建示例数据表
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
        'Age': [20, 21, 19]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用rename()函数修改列名
df = df.rename(columns={'Name': 'First Name', 'Age': 'Age Group'})

# 打印修改后的数据表
print(df)

2. 直接赋值修改列名

import pandas as pd

# 创建示例数据表
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
        'Age': [20, 21, 19]}
df = pd.DataFrame(data)

# 直接赋值修改列名
df.columns = ['First Name', 'Age Group']

# 打印修改后的数据表
print(df)

相关问题

pandas 修改列明

要修改 pandas 数据框中的列名，可以使用 `rename` 方法。例如，将列名 "old_name" 修改为 "new_name"：

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

其中，`columns` 参数是一个字典，键为旧列名，值为新列名。`inplace=True` 表示直接在原数据框上修改。

python 中的dataframe修改列明

要修改DataFrame的列名，可以使用`rename()`函数来实现。`rename()`函数可以接受一个字典作为参数，其中键为原始列名，值为新的列名。

下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 修改列名
new_column_names = {'A': 'Column 1', 'B': 'Column 2', 'C': 'Column 3'}
df.rename(columns=new_column_names, inplace=True)

print(df)

输出结果：

   Column 1  Column 2  Column 3
0         1         4         7
1         2         5         8
2         3         6         9

在上面的示例中，我们使用`rename()`函数来将原始列名'A'、'B'和'C'分别修改为'Column 1'、'Column 2'和'Column 3'。通过将`columns`参数设置为`new_column_names`字典，可以实现列名的修改。使用`inplace=True`参数可以直接修改原始DataFrame，而不是创建一个新的副本。