pandas 对列重新命名

你可以使用 pandas 的 `rename()` 方法来对 DataFrame 的列进行重新命名。该方法接受一个字典参数，字典的键是旧列名，值是新列名。下面是一个例子：

import pandas as pd

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

# 使用 rename() 方法对列进行重新命名
df = df.rename(columns={'A': 'new_A', 'B': 'new_B'})

print(df)

这将输出以下结果：

   new_A  new_B
0      1      4
1      2      5
2      3      6

在这个例子中，我们将列 'A' 和 'B' 分别重新命名为 'new_A' 和 'new_B'。你可以根据你的实际需求修改字典中的键值对。

相关问题

pandas 重新命名列表

在 Pandas 中，你可以使用 `rename` 方法来重新命名数据框（DataFrame）的列名。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 通过字典方式指定新的列名
new_column_names = {'A': 'Column1', 'B': 'Column2'}
df = df.rename(columns=new_column_names)

print(df)

这将输出：

   Column1  Column2
0        1        4
1        2        5
2        3        6

通过将旧列名和新列名作为一个字典传递给 `rename` 方法，你可以将数据框的列名重新命名为你想要的名称。

pandas重新命名行名

可以使用`rename`方法来重新命名行名。具体操作如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4,5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])

# 使用rename方法重新命名行名
df = df.rename(index={'a': 'A', 'b': 'B', 'c': 'C'})

print(df)

输出结果为：

   A  B
A  1  4
B  2  5
C  3  6