给DATAFRAME部分重新命名

你可以使用 `rename()` 方法来对 DataFrame 的列名或行名进行重命名。这个方法接受一个字典作为参数，其中字典的键是旧的列名或行名，字典的值是新的列名或行名。

例如，如果你想要将 DataFrame 中的某些列名更改为新的名称，可以使用以下代码：

import pandas as pd

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

# 将列名 A 更改为 new_A，将列名 B 更改为 new_B
df = df.rename(columns={'A': 'new_A', 'B': 'new_B'})

这将会返回一个新的 DataFrame，其列名已经被更改为新的名称。同样的方法也适用于行名的重命名。

相关问题

读取https://www.wzvcst.cn/info/1088/7304.htm的内容，获取本校各专业学费标准，并存储为DataFrame对象，命名为tuition_fee

对不起，作为文本生成模型，我无法直接访问网页或实时抓取数据。但是，我可以告诉你一般的步骤如何使用Python中的pandas库以及requests或BeautifulSoup等工具来完成这个任务：

1. 首先，你需要安装必要的库，如`pandas`, `requests`, 和 `bs4` (BeautifulSoup)。可以使用`pip install pandas requests beautifulsoup4`命令。

2. 使用`requests.get()`函数来获取网页内容，例如:

   import requests
   url = "https://www.wzvcst.cn/info/1088/7304.htm"
   response = requests.get(url)

3. 然后解析HTML内容，通常用BeautifulSoup来做这个工作：

   from bs4 import BeautifulSoup
   soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

4. 接下来，查找包含学费信息的部分。这需要根据HTML结构来定位，可能会涉及到XPath或CSS选择器的选择。假设找到的学费信息保存在一个名为`学费`的列表里。

5. 将这些信息整理成DataFrame。假设每个学费条目是一个字典，其中键是专业名，值是学费金额，你可以这样做：

   data = [{'专业': item.find('专业').text, '学费': item.find('学费').text} for item in soup.select('.学费-item')]
   tuition_fee_df = pd.DataFrame(data)

6. 最后，将DataFrame保存到文件或内存中：

   tuition_fee_df.to_csv('tuition_fee.csv', index=False)

请注意，实际操作会依赖于具体的网页结构，上述代码仅供参考。如果你能提供页面上提取数据的具体标签名称，我可以给出更精确的代码示例。

dataframe按列值分组为多个dataframe

### 使用 Pandas 按列值分组拆分 DataFrame

当需要根据特定列的值将一个较大的 `DataFrame` 分割成多个较小的 `DataFrame` 时，可以利用 `pandas` 库中的 `groupby()` 方法来实现这一目标。此方法能够依据指定的一列或多列创建不同的子集。

对于每一个唯一的分组键，可以通过遍历 `groupby` 对象并将其转换为独立的数据框存储起来。下面是一个具体的实例：

import pandas as pd

# 创建示例数据帧
data = {'Category': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 基于 Category 列进行分组
grouped = df.groupby('Category')

# 将各组转化为字典形式保存
dfs_dict = {name: group for name, group in grouped}

# 打印结果查看
for key, value in dfs_dict.items():
    print(f"Group by '{key}':")
    print(value)

上述代码展示了如何通过 `groupby()` 函数按照给定的关键字段对原始数据表进行划分，并最终得到一系列以该字段不同取值命名的小型数据表格[^1]。

如果希望进一步简化操作流程或将这些分离出来的部分直接作为单独文件输出，则可以根据实际需求调整逻辑结构或引入额外的功能模块完成相应任务。