pandas里面列名含有符号如何用assgin函数进行指标加工

C语言中比较函数可以使用标准库函数qsort()来实现，需要自己编写比较函数，比较函数的原型为：

int (*cmp)(const void *, const void *)

其中，第一个参数是指向要比较的元素的指针，第二个参数是指向另一个要比较的元素的指针。比较函数需要返回一个整数值，表示两个元素的大小关系，如果第一个元素小于第二个元素，则返回负数；如果两个元素相等，则返回0；如果第一个元素大于第二个元素，则返回正数。

相关问题

pandas 指定列名

使用pandas指定列名可以使用rename()方法，具体操作步骤如下：
1. 首先，获取原始的列名，可以使用df.columns.tolist()将列名转换成列表。
2. 然后，生成一个新的列名列表，可以使用列表推导式来生成指定范围的数作为新的列名，例如：newColumns = [x for x in range(0, df.shape)]
3. 接下来，使用zip()函数将原始列名列表和新的列名列表构造成一个字典，例如：map = dict(zip(oldColumns, newColumns))
4. 最后，使用rename()方法将DataFrame的列名赋值为上述得到的字典，可以设置inplace=True来直接修改原始DataFrame的列名，例如：df.rename(columns=map, inplace=True)

pandas 修改列名

在 Pandas 中，我们可以使用 `rename()` 方法来修改列名。它可以接受一个字典或一个函数，用于指定新的列名。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 使用字典修改列名
df = df.rename(columns={'A': 'new_A', 'B': 'new_B'})

# 使用函数修改列名
df = df.rename(columns=lambda x: x.upper())

print(df)

在上面的代码中，我们首先创建了一个 DataFrame，并将其存储在变量 `df` 中。然后，我们使用 `rename()` 方法和一个字典来将列名 `A` 和 `B` 分别修改为 `new_A` 和 `new_B`。接着，我们使用一个函数来将所有的列名都转换为大写字母。最后，我们打印出修改后的 DataFrame。