pandas 表头重命名

你可以使用 `rename()` 方法来重命名 Pandas 数据框（DataFrame）的列名。以下是一个例子：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

# 使用 rename() 方法重命名列名
df = df.rename(columns={'A': 'new_name_A', 'B': 'new_name_B', 'C': 'new_name_C'})

# 打印输出重命名后的 DataFrame
print(df)

上述代码将会输出如下结果：

   new_name_A  new_name_B  new_name_C
0           1           4           7
1           2           5           8
2           3           6           9

在 `rename()` 方法中，你可以传入一个字典类型的参数，其中字典的 key 表示原来的列名，value 表示新的列名。

相关问题

pandas 表头声明

### 如何在 Pandas 中声明或设置 DataFrame 的表头

#### 使用 `pd.DataFrame` 构建并指定列名
当通过字典创建 DataFrame 时，键会自动成为 DataFrame 的列名。如果希望显式定义列名，则可以在创建 DataFrame 后立即访问 `.columns` 属性来进行赋值。

import pandas as pd

# 创建数据字典
data = {
    '姓名': ['Alice', 'Bob'],
    '年龄': [25, 30],
}

df = pd.DataFrame(data)

# 设置新的表头名称
df.columns = ["名字", "岁数"]
print(df.head())

上述代码展示了如何更改已存在的 DataFrame 列名为中文标签[^1]。

#### 在创建 DataFrame 时直接设定列名
除了事后修改外，在调用 `from_dict()` 方法构建 DataFrame 实例的时候也可以传入参数 `columns` 来预先规定好各字段的名字：

new_columns = ["First Name", "Years Old"]

df_from_dict = pd.DataFrame.from_dict(
    data,
    orient='columns',
    columns=new_columns
)
print(df_from_dict.head())

这里利用了 `pandas.DataFrame.from_dict()` 函数，并传递了一个列表给 `columns` 参数用于初始化自定义的列标题[^2]。

#### 修改现有 DataFrame 的列名
对于已经存在但需要调整其结构的数据集来说，可以通过重新分配一个新的字符串序列给 `DataFrame.columns` 属性实现快速重命名所有列的行为；或者针对特定几列应用更灵活的方式——即采用字典映射的形式完成局部更新:

# 批量替换全部列名
org_data = pd.DataFrame({'原列A':[1,2],'原列B':[3,4]})
org_data.columns = ["新列A", "新列B"]

# 部分列改名方式一：list形式覆盖原有顺序相同的索引位置处的旧名
part_change_df = org_data.copy()
part_change_df.columns.values[[0]] = ['部分更换']

# 方式二：dict形式精准定位到待变更的目标列
rename_map = {'原列A':'精确匹配'}
precise_rename_df = part_change_df.rename(columns=rename_map)

此段脚本说明了两种不同的场景下对 DataFrame 进行列名修正的方法[^3]。

写一个python程序处理excel中的超链接图片批量下载到本地，并根据表头重命名

在Python中，我们可以使用pandas库读取Excel文件，然后利用openpyxl或xlrd库来处理其中的超链接图片。以下是一个基本的例子，它会遍历Excel中的链接，下载并重命名图片：

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook

# 读取Excel文件
def read_excel_and_download_images(file_path):
    # 加载工作簿
    wb = load_workbook(filename=file_path)
    ws = wb.active

    # 定义存储图片的路径
    save_dir = 'images'
    
    # 获取列标题
    headers = ws[1]  # 假设第一行是表头
    
    # 遍历每个单元格，查找是否包含URL
    for i in range(2, ws.max_row + 1):  # 开始从第二行（因为0索引）
        url_cell = ws.cell(row=i, column=headers.get('Image URL Column Index'))  # 更改这里的'Image URL Column Index'为实际的列名或索引
        
        if url_cell.value is not None and url_cell.has_hyperlink:
            url = url_cell.hyperlink.address
            img_name = str(url.split('/')[-1])  # 根据URL获取文件名

            # 下载图片并保存到指定目录
            response = requests.get(url)
            with open(f"{save_dir}/{img_name}", 'wb') as f:
                f.write(response.content)

            # 重命名图片，可以根据表头中的其他字段
            img_title = ws.cell(row=i, column=headers.get('Title Column Index')).value  # 更改这里
            if img_title is not None:
                os.rename(f"{save_dir}/{img_name}", f"{save_dir}/{img_title}_{i}.jpg")  # 使用标题和行号作为新名字

# 使用函数
read_excel_and_download_images('example.xlsx')