pandas 的rename

pandas的rename函数用于修改数据框的列名和索引。可以使用该函数来进行字母大小写的转换。比如，使用str.upper参数可以将列名转换为大写，示例代码如下：

upper = new_df.rename(str.upper, axis='columns', inplace=False)

此外，还可以使用index参数来修改索引，示例代码如下：

df.rename(index={0:'x', 1:'y', 2:'z'}, columns=None, axis=None, inplace=False)

相关问题

pandas rename

() 函数的用法是什么？

pandas rename() 函数的作用是对 pandas DataFrame 或 Series 的行、列、索引、列名等进行重命名操作，可以帮助我们快速修改数据集中的列名、行名等信息。该函数常用的参数有 columns、index 和 mapper，通过这些参数可以指定需要重命名的行、列或索引的名称，并指定新的名称。例如，可以使用该函数将 DataFrame 中的某一列名称从“Name”改为“Full Name”。

pandas rename参数

Pandas 的 rename 方法有多个参数，下面是常用的几个参数：

1. `mapper`：用于指定要进行重命名的列名或索引名的映射关系。可以是字典、函数或者 Series。字典的键表示原始的列名或索引名，值表示新的列名或索引名。函数会应用于每个列名或索引名，并返回新的列名或索引名。Series 是一个以原始列名或索引名为索引，以新列名或索引名为值的 Series 对象。

2. `index`：用于指定要重命名的索引名的映射关系。与 `mapper` 参数类似，可以是字典、函数或者 Series。

3. `columns`：用于指定要重命名的列名的映射关系。与 `mapper` 参数类似，可以是字典、函数或者 Series。

4. `axis`：指定要重命名的轴，可以是 0（行索引）或 1（列标签）。

5. `inplace`：指定是否在原始 DataFrame 上进行原地重命名，默认为 False，表示返回一个新的重命名后的 DataFrame。

这些是常用的参数，还有其他一些参数用于处理重复的列名、级联索引等情况。具体用法可以参考 Pandas 官方文档。