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

python pandas rename函数_Python pandas.DataFrame.rename_axis函数方法的使用

Python pandas中的`rename`函数用于对DataFrame中的行、列名称进行修改，其中包括对索引和列标签的修改。其基本语法为：

df.rename(index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise')

其中，`index`和`columns`参数用于指定要修改的行和列的名称，`level`参数用于指定要修改的层级。`inplace`参数用于指定是否在原DataFrame上进行修改，`errors`参数用于指定异常处理方式。

另外，`rename_axis`函数用于修改行或列索引的名称，其基本语法为：

df.rename_axis(mapper=None, axis=0, index=None, columns=None, copy=True, inplace=False)

其中，`mapper`参数用于指定要修改的名称，`axis`参数用于指定修改行索引还是列索引，`index`和`columns`参数用于指定修改的索引的名称，`copy`参数用于指定返回的是否为副本，`inplace`参数用于指定是否在原DataFrame上进行修改。

举个例子：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}, index=['a', 'b', 'c'])

# 修改列标签名称为a、b、c
df = df.rename(columns={'A': 'a', 'B': 'b', 'C': 'c'})

# 修改行索引名称为A、B、C
df = df.rename_axis(index={'a': 'A', 'b': 'B', 'c': 'C'})

print(df)

输出结果为：

   a  b  c
A  1  4  7
B  2  5  8
C  3  6  9

rename() got an unexpected keyword argument 'columns'

这个错误通常出现在使用pandas库的rename()函数时，传递了不支持的参数。rename()函数用于重命名DataFrame或Series的行索引和列索引。它的语法如下：

DataFrame.rename(mapper=None, index=None, columns=None, axis=None, copy=True, inplace=False, level=None, errors='ignore')

其中，columns参数用于指定要重命名的列名。如果出现“rename() got an unexpected keyword argument 'columns'”错误，通常是因为传递了不支持的参数，例如：

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

在这个例子中，columns_only=True是不支持的参数，因此会导致错误。要解决这个问题，只需要删除不支持的参数即可：

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