关于 df.rename() ，举个例子

df.rename()可以用来更改DataFrame中每一列的名字。例如，如果你有一个DataFrame叫做df，其中有一列叫做'name'，你可以使用df.rename()来将其重命名为'first_name'：df.rename(columns={'name':'first_name'}, inplace=True)

相关问题

df.rename(columns=lambda x: re.sub(pattern, replacement, x), inplace=True)

这个Python代码段用于pandas库中的DataFrame对象操作。df.rename()是一个方法，它允许你重命名DataFrame中的列名。columns=lambda x: re.sub(pattern, replacement, x)这部分是一个Lambda函数，它是正则表达式替换（re.sub()）的匿名版本，用于查找并替换列名中的某个模式。
pattern是一个正则表达式模式，通常用于匹配需要修改的部分，如特定的字符串、数字或其他字符模式。replacement则是新的列名，用来替换找到的pattern。
inplace=True意味着直接在原始DataFrame上进行操作，而不是创建一个新的 DataFrame。如果设置为False，那么将会返回一个新的 DataFrame，原数据不会改变。
举个例子，如果你有一个DataFrame，你想将所有包含"old_"的列名都改为去掉前缀"old_"，你可以这样做：
import pandas as pd
import re

# 假设df是一个DataFrame
df = ... # 填充实际的数据和列名

df.rename(columns=lambda x: re.sub('old_', '', x), inplace=True)

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