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更改列明

在Pandas中，你可以通过指定列名直接改变DataFrame或Series的列标签。主要有以下几种方式：

1. **直接赋值**：

   df['old_name'] = df[new_name]

这样会将原列名'old_name'的值替换为新列名'new_name'对应的值。

2. **rename()函数**：

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

`columns`参数是一个字典，旧列名作为键，新列名作为值。`inplace=True`会使操作直接在原始DataFrame上进行，若为False则返回新的DataFrame副本。

3. **del关键字**：

   del df['old_name']
   df['new_name'] = df['old_column']  # 如果old_name已被删除，需要引用其他列名

删除旧列名，然后用新名字添加列。

注意，如果新列名已经存在于DataFrame中，rename()可能会引发冲突，这时可以先检查是否有冲突，或者使用`if not df.columns.contains('new_name'):`这样的条件判断。

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。