Python dataframe列重命名

在Python的pandas库中，可以使用rename()方法来重命名DataFrame中的列。具体操作如下：

1. 通过传递一个字典来重命名列名，其中字典的键为原始列名，值为新列名：

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

2. 通过传递一个函数来重命名列名，该函数将当前的列名作为输入，并返回新的列名：

df.rename(columns=lambda x: x.replace('old_string', 'new_string'), inplace=True)

需要注意的是，以上两种方法均需要设置inplace参数为True，才会直接在原始DataFrame上进行修改。如果不设置inplace参数或设置为False，则会返回一个新的DataFrame，而原始DataFrame不会发生变化。

相关问题

python dataframe 列名重命名

在Python的Pandas库中，DataFrame列名重命名通常通过`rename()`函数完成。这个函数允许你指定一个新的列名称列表，替换当前数据框中的列名。基本语法如下：

df.rename(columns={'old_column_name': 'new_column_name'}, inplace=True)

其中，
- `columns` 参数是一个字典，键是原始列名，值是新的列名。
- `inplace=True` 表示在原数据框上直接修改，如果不设置为True，则会返回一个新 DataFrame。

例如，如果你想将名为"Age"的列改名为"age"，你可以这样做：

df = df.rename(columns={"Age": "age"})

如果想一次性批量更名，可以提供一个映射字典，如：

column_map = {"Old_A": "New_B", "Old_C": "New_D"}
df = df.rename(columns=column_map)

dataframe列重命名

DataFrame列重命名在数据分析中非常常见，通常是为了使代码更加清晰易懂或避免与原列名冲突。在Python的Pandas库中，你可以使用`rename()`方法来进行列名的修改。

例如：

import pandas as pd

# 假设我们有一个DataFrame df，其中包含名为'old_name'的列
df = pd.DataFrame({'old_name': [1, 2, 3]})

# 使用rename()方法将列名'old_name'改为'new_name'
df = df.rename(columns={'old_name': 'new_name'})

print(df)

运行这段代码后，你会发现DataFrame `df` 中的列名已经从`old_name`改为了`new_name`。`columns`参数是一个字典，键是旧列名，值是新列名。

如果你想要批量重命名多个列，也可以一次性传入一个字典，键值对对应新的列名列表：

df = df.rename(columns={'old_name1': 'new_name1', 'old_name2': 'new_name2'})