pandas series重命名列
时间: 2023-09-02 14:14:08 浏览: 60
使用`rename()`方法可以重命名Series的列名。下面是一个例子:
```python
import pandas as pd
# 创建一个Series
s = pd.Series([1, 2, 3], name='numbers')
# 重命名列名
s = s.rename('new_name')
print(s)
```
输出:
```
0 1
1 2
2 3
Name: new_name, dtype: int64
```
相关问题
class 'pandas.core.series.Series 转换为DF 并重新命名列
你可以使用 `to_frame()` 函数将 `Series` 转换为 `DataFrame`,并使用 `rename()` 函数重新命名列名。以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个 Series
s = pd.Series([1, 2, 3], name='numbers')
# 将 Series 转换为 DataFrame,并重新命名列名
df = s.to_frame().rename(columns={'numbers': 'new_name'})
print(df)
```
输出:
```
new_name
0 1
1 2
2 3
```
python pandas rename
好的,关于 pandas 的 rename 方法,它可以用来重命名 DataFrame 或 Series 的行索引和列索引。具体使用方法如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 重命名列索引
df.rename(columns={'A': 'a', 'B': 'b'}, inplace=True)
# 重命名行索引
df.rename(index={0: 'x', 1: 'y', 2: 'z'}, inplace=True)
```
其中,`columns` 参数用于重命名列索引,`index` 参数用于重命名行索引。`inplace=True` 表示直接在原 DataFrame 上进行修改。
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