python pandas 修改列名的方式

可以使用pandas的rename()方法来修改列名，具体操作如下所示：

# 导入pandas模块并读取数据表
import pandas as pd
data = pd.read_excel(r"pay.xlsx")

# 使用rename()方法修改列名，新旧列名称按照字典形式成对，columns={'旧的列名': '新的列名'}
data.rename(columns={'城市': 'city'}, inplace=True)
print(data)

# 同时修改多个字段名
data.rename(columns={'城市': 'city','公司名称': 'name'}, inplace=True)
print(data)

其中，rename()方法中的inplace=True表示直接在原数据表上进行修改，不需要再赋值给一个新的变量。如果不加inplace=True，则需要将修改后的数据表重新赋值给原变量。

相关问题

python pandas获取列名

使用pandas可以很方便地更改列名，可以通过以下两种方法实现：

1. 使用rename()方法

可以使用rename()方法来更改列名，该方法接受一个字典作为参数，字典的键为原始列名，值为新的列名。例如，将列名'A'更改为'B'，可以使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df = df.rename(columns={'A': 'B'})
print(df)

输出结果为：

   B  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

2. 直接赋值

可以直接将列名赋值为新的列名，例如将列名'A'更改为'B'，可以使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df.columns = ['B', 'C']
print(df)

输出结果为：

   B  C
0  1  4
1  2  5
2  3  6

以上两种方法都可以实现更改列名的功能，具体使用哪种方法取决于个人喜好和实际情况。

pandas更改列名

pandas是一个强大的Python数据分析库，它提供了大量的数据结构和数据分析工具。在使用pandas进行数据处理时，经常需要对DataFrame中的列名进行更改。更改列名可以通过以下几种方式实现：

1. 直接通过列名访问并赋予新的列名。如果DataFrame的列名是唯一的，可以直接使用以下语法：

df['旧列名'] = '新列名'

这将把指定的旧列名更改为新列名。

2. 如果需要一次性更改多个列名，可以使用`rename`方法，该方法允许提供一个字典，字典中包含旧列名到新列名的映射关系：

df.rename(columns={'旧列名1': '新列名1', '旧列名2': '新列名2'}, inplace=True)

如果设置`inplace=True`，则直接在原DataFrame上进行更改，否则`rename`方法会返回一个新的DataFrame。

3. 使用`columns`属性进行批量修改。这个属性允许你将一个包含新列名的列表直接赋值给DataFrame的列：

df.columns = ['新列名1', '新列名2', '新列名3']

注意，这种方式要求新列名的顺序和数量与原DataFrame的列完全一致。

以上就是更改pandas DataFrame列名的几种常见方法。正确地使用这些方法可以帮助你更加灵活地操作数据。