将“开始从事某工作年份”规范为4位数字年份，如“2018”，并将列名修改为“参加工作时间”

可以使用 Pandas 库的 `apply()` 方法对“开始从事某工作年份”列进行格式化，并使用 `rename()` 方法修改列名。具体代码如下：

df['参加工作时间'] = df['开始从事某工作年份'].apply(lambda x: int(x) if not pd.isnull(x) else x)
df = df.drop(columns=['开始从事某工作年份']).rename(columns={'参加工作时间': '开始从事某工作年份'})

其中，`apply()` 方法中的 lambda 函数用于将字符串类型的年份转换为整数类型的年份。`rename()` 方法用于修改列名，`drop()` 方法用于删除原来的列。

相关问题

df['开始从事某工作年份'] = df['开始从事某工作年份'].astype(str).str[:4]df = df.rename(columns={'开始从事某工作年份': '参加工作时间'})

你复制的代码段中，第一行代码和第二行代码之间没有加上换行符，导致出现了 `invalid syntax` 错误。请在代码段中第一行代码的末尾添加一个换行符即可：

df['开始从事某工作年份'] = df['开始从事某工作年份'].astype(str).str[:4]
df = df.rename(columns={'开始从事某工作年份': '参加工作时间'})

这样修改后，代码就可以正常执行了。

jupyter notebook读取excel前四列，并将列名修改为'地区', '年份', '立案', '结案'

可以使用pandas库来读取excel文件，并对前四列进行操作。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取excel文件，指定读取的sheet名称和列数
df = pd.read_excel('filename.xlsx', sheet_name='Sheet1', usecols=[0,1,2,3])

# 修改列名
df.columns = ['地区', '年份', '立案', '结案']

# 打印结果
print(df.head())

其中，`filename.xlsx` 是待读取的excel文件名，`Sheet1` 是待读取的sheet名称，`usecols` 参数指定了需要读取的列数。`df.columns` 可以修改列名。最后打印 `df.head()` 可以查看前几行的结果。