pandas怎样重命名列名

在Pandas库中，你可以使用`rename()`函数来重命名DataFrame或Series的列名。这个函数接受两个参数：第一个参数是一个字典，其中键是原始列名，值是新的列名；第二个参数可以是一个字符串，表示列名的新名字，通常用于一次性改变所有列名的情况。

例如，如果你有一个名为df的DataFrame，并想将'old_name'列重命名为'new_name'，可以这样做：

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

如果你想统一地修改所有的列名，可以提供一个映射列表：

columns_mapping = {'column1': 'renamed_column1', 'column2': 'renamed_column2'}
df = df.rename(columns=columns_mapping)

如果只想更改部分列名，可以只提供相应的键值对：

df = df.rename(columns={'old_col_1': 'new_col_1', 'another_old_col': 'new_col'})

相关问题

pandas 中如何重命名列名

在Pandas中，可以使用rename()方法来重命名列名。可以通过传递一个字典或者一个函数来实现重命名。

1. 通过字典重命名列名：

df = df.rename(columns={'old_column_name': 'new_column_name'})

这里的'old_column_name'是原始列名，'new_column_name'是要重命名的新列名。

2. 通过函数重命名列名：

df = df.rename(columns=lambda x: 'new_'+x)

这里的lambda函数将在每个列名上执行，并在原始列名前添加'new_'前缀。

下面是一个示例：

import pandas as pd

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

# 通过字典重命名列名
df = df.rename(columns={'A': 'new_A', 'B': 'new_B'})
print(df)

# 通过函数重命名列名
df = df.rename(columns=lambda x: 'new_'+x)
print(df)

输出：

   new_A  new_B
0      1      4
1      2      5
2      3      6

pandas重命名列名

要重命名 Pandas 数据框的列名，你可以使用 `rename()` 方法。以下是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 rename() 方法重命名列名
df.rename(columns={'A': 'Column1', 'B': 'Column2'}, inplace=True)

# 打印重命名后的数据框
print(df)

上述代码中，我们使用 `rename()` 方法来重命名列名。参数 `columns` 是一个字典，其中键是旧列名，而值是新列名。设置 `inplace=True` 可以直接修改原始数据框，而不是创建一个副本。

运行上述代码后，输出会显示重命名后的数据框，其中列名由 'A' 和 'B' 变为 'Column1' 和 'Column2'。