df.rename(mapper=None, index=None, columns=None, axis=None, copy=True, inplace=False, level=None)

`df.rename()` 是 Pandas 库中 DataFrame 对象的一个方法，用于对DataFrame的列名、索引或者行标签进行重命名。这个函数接收几个关键参数：

1. **mapper**：一个字典或列表，映射原始名称到新的名称。如果提供，它会用来替换指定轴（默认是列，即columns）的名称。

2. **index** 和 **columns**: 如果分别设置，将修改对应的轴（index指行，columns指列）的名称。index参数仅适用于具有分类索引的数据帧。

3. **axis**：默认为 `None` 或 `0`，用于确定操作的对象是列（`axis=0`或`'index'`）、行（`axis=1`或`'columns'`），也可以设为`1`来更改列重命名的行为。

4. **copy**：布尔值，默认为 `True`，如果设置为 `False`，则不会创建新数据框的副本，而是直接修改原数据框。

5. **inplace**：布尔值，默认为 `False`，如果设置为 `True`，则会对原始数据框进行修改，而不是返回一个新的数据框。

6. **level**：仅当数据框的索引是MultiIndex（多级索引）时有效，表示要重命名的是哪一级的索引。

使用这个方法时，可以方便地统一数据集的名称格式，使得代码更具可读性和一致性。例如：

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

这将把名为 "old_name" 的列改名为 "new_name"。

相关问题

df.rename(columns=lambda x: re.sub(pattern, replacement, x), inplace=True)

这个Python代码段用于pandas库中的DataFrame对象操作。`df.rename()`是一个方法，它允许你重命名DataFrame中的列名。`columns=lambda x: re.sub(pattern, replacement, x)`这部分是一个Lambda函数，它是正则表达式替换（`re.sub()`）的匿名版本，用于查找并替换列名中的某个模式。

`pattern`是一个正则表达式模式，通常用于匹配需要修改的部分，如特定的字符串、数字或其他字符模式。`replacement`则是新的列名，用来替换找到的`pattern`。

`inplace=True`意味着直接在原始DataFrame上进行操作，而不是创建一个新的 DataFrame。如果设置为`False`，那么将会返回一个新的 DataFrame，原数据不会改变。

举个例子，如果你有一个DataFrame，你想将所有包含"old_"的列名都改为去掉前缀"old_"，你可以这样做：

import pandas as pd
import re

# 假设df是一个DataFrame
df = ... # 填充实际的数据和列名

df.rename(columns=lambda x: re.sub('old_', '', x), inplace=True)

df.rename(columns={})

这是一个 pandas 库中的 DataFrame 方法，用于重命名 DataFrame 的列名。其中，大括号中的内容将旧列名映射到新列名。例如，可以使用以下代码将列名“old_name”重命名为“new_name”：

df.rename(columns={"old_name": "new_name"})