DataFrame中修改列名

在Pandas DataFrame中，你可以轻松地修改列名。这个过程非常直观，只需要使用`rename()`函数，提供一个字典来指定旧名字到新名字的映射。以下是步骤：

import pandas as pd

# 假设 df 是一个 DataFrame，原始列名为 'OldColumn1' 和 'OldColumn2'
df = pd.DataFrame(...)

# 新的列名
new_column_names = {'OldColumn1': 'NewColumn1', 'OldColumn2': 'NewColumn2'}

# 修改列名
df.rename(columns=new_column_names, inplace=True)

# `inplace=True` 表示修改会直接影响原始 DataFrame，如果不希望影响原数据，可以省略此参数

上述代码将把 `OldColumn1` 更改为 `NewColumn1`，`OldColumn2` 更改为 `NewColumn2`。注意，如果某列原本不存在或者列名冲突，`rename()` 函数会抛出异常，所以最好先检查一下列是否存在。

相关问题

dataframe 如何修改列名

DataFrame是一种二维数据结构，类似于表格或电子表格。在Python的pandas库中，DataFrame提供了丰富的功能来处理和分析数据。

要修改DataFrame的列名，可以使用`rename()`方法。`rename()`方法接受一个字典作为参数，字典的键是原始列名，值是新的列名。以下是修改列名的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
        'Age': [20, 25, 30],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

# 修改列名
new_column_names = {'Name': 'Full Name', 'Age': 'Age (years)', 'City': 'Residence'}
df = df.rename(columns=new_column_names)

# 打印修改后的DataFrame
print(df)

输出结果如下：

  Full Name  Age (years)  Residence
0       Tom           20   New York
1      Nick           25      Paris
2      John           30     London

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`。