python dataframe rename

Python中的DataFrame重命名可以使用rename()方法。该方法可以接受一个字典作为参数，字典的键表示原始列名，字典的值表示新的列名。例如，如果我们有一个名为df的DataFrame，其中包含列名为'old_name'的列，我们可以使用以下代码将其重命名为'new_name'：

df.rename(columns={'old_name': 'new_name'}, inplace=True)

注意，inplace=True参数表示在原始DataFrame上进行修改，而不是返回一个新的DataFrame。

相关问题

python dataframe rename使用

在Python中，可以使用Pandas库中的DataFrame.rename()方法来重命名数据帧的列或行。该方法的参数包括mapper、index、columns、axis、copy、inplace和level。其中，mapper参数用于指定要重命名的列或行的映射关系；index和columns参数用于分别重命名索引和列的名称；axis参数用于指定重命名的方向，0表示行，1表示列；copy参数用于指定是否创建数据框的副本；inplace参数用于指定是否原地修改数据框；level参数用于指定多级索引的级别。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [在Python中pandas.DataFrame重置索引名称的实例](https://download.csdn.net/download/weixin_38620959/13768543)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Python Pandas Dataframe.rename()用法及代码示例](https://blog.csdn.net/weixin_39731782/article/details/110314077)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

python pandas rename函数_Python pandas.DataFrame.rename_axis函数方法的使用

Python pandas中的`rename`函数用于对DataFrame中的行、列名称进行修改，其中包括对索引和列标签的修改。其基本语法为：

df.rename(index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise')

其中，`index`和`columns`参数用于指定要修改的行和列的名称，`level`参数用于指定要修改的层级。`inplace`参数用于指定是否在原DataFrame上进行修改，`errors`参数用于指定异常处理方式。

另外，`rename_axis`函数用于修改行或列索引的名称，其基本语法为：

df.rename_axis(mapper=None, axis=0, index=None, columns=None, copy=True, inplace=False)

其中，`mapper`参数用于指定要修改的名称，`axis`参数用于指定修改行索引还是列索引，`index`和`columns`参数用于指定修改的索引的名称，`copy`参数用于指定返回的是否为副本，`inplace`参数用于指定是否在原DataFrame上进行修改。

举个例子：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}, index=['a', 'b', 'c'])

# 修改列标签名称为a、b、c
df = df.rename(columns={'A': 'a', 'B': 'b', 'C': 'c'})

# 修改行索引名称为A、B、C
df = df.rename_axis(index={'a': 'A', 'b': 'B', 'c': 'C'})

print(df)

输出结果为：

   a  b  c
A  1  4  7
B  2  5  8
C  3  6  9