pandas重命名列

在Pandas中，如果你想重命名DataFrame或Series的列名，你可以使用`rename()`函数。这个函数接受两个参数：旧名字和新名字，可以是一个字典，也可以是一个函数用于生成新的名称。以下是基本的用法：

# 使用字典重命名单个列
df.rename(columns={'old_column_name': 'new_column_name'}, inplace=True)

# 如果你想同时重命名多个列，可以提供一个字典
column_map = {'old_column_1': 'new_column_1', 'old_column_2': 'new_column_2'}
df.rename(columns=column_map, inplace=True)

# 使用函数生成新名称，函数接收当前列名作为输入
def rename_func(old_name):
    return old_name.upper()
df.rename_axis(rename_func, axis='columns', inplace=True)  # 这适用于索引或行名，axis='index'

注意，`inplace=True`会使修改应用到原始数据框上，如果不设置，函数会返回一个新的DataFrame，原有的不会改变。

相关问题

pandas series重命名列

使用`rename()`方法可以重命名Series的列名。下面是一个例子：

import pandas as pd

# 创建一个Series
s = pd.Series([1, 2, 3], name='numbers')

# 重命名列名
s = s.rename('new_name')

print(s)

输出：

0    1
1    2
2    3
Name: new_name, dtype: int64

python代码 pandas 对同名列如何处理

当使用 Pandas 处理同名列时，Pandas 会自动在列名后面添加 ".1"、".2" 等后缀来区分这些同名列，具体的后缀会根据同名列在 DataFrame 中的位置来决定。例如，如果 DataFrame 中有两个名为 "column_name" 的列，Pandas 会将其中一个重命名为 "column_name.1"，另一个重命名为 "column_name.2"。如果你不想要这种默认的重命名方式，你也可以手动指定列名，例如使用 DataFrame 的 `rename()` 方法来重命名列。