rename批量修改dataframe列名

你可以使用`rename`方法来批量修改DataFrame的列名。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 使用rename方法批量修改列名
a.rename(columns={'A':'Column1', 'B':'Column2', 'C':'Column3'}, inplace=True)

# 打印修改后的DataFrame
print(a)

运行以上代码，你将会得到一个修改后的DataFrame，其中列名已经被批量修改为`Column1`、`Column2`和`Column3`。

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批量修改列名

可以使用 `rename` 方法批量修改 `DataFrame` 的列名。这个方法可以接受一个字典作为参数，字典的键是原始的列名，字典的值是对应的新列名。

以下是一个例子：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 批量修改列名
df = df.rename(columns={'A': 'a', 'B': 'b', 'C': 'c'})

print(df)

输出：

   a  b  c
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

在上面的例子中，我们创建了一个包含三列的 `DataFrame`，然后使用 `rename` 方法将列名 `A`、`B`、`C` 修改为 `a`、`b`、`c`。