df.rename(columns={})

这是一个 pandas 库中的 DataFrame 方法，用于重命名 DataFrame 的列名。其中，大括号中的内容将旧列名映射到新列名。例如，可以使用以下代码将列名“old_name”重命名为“new_name”：

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

相关问题

_df = _df.rename(columns={_df.columns:name}) TypeError: unhashable type: 'RangeIndex

在使用`pandas`的`rename`方法时，遇到`TypeError: unhashable type: 'RangeIndex'`错误通常是由于尝试给一个不可哈希的对象（如`RangeIndex`）赋值，而哈希是Python为了快速查找和存储数据所必需的特性。

`RangeIndex`是`pandas`对于连续整数序列的标准索引，它本身就是有序的、可变的，因此它是不可哈希的。当你试图将`RangeIndex`作为列名进行重命名时，`columns`字典需要的是唯一标识符，而不是整个索引。

解决这个问题的方法是，直接改变`RangeIndex`对应的列名，而不是将其作为一个整体来操作。如果你想保留原有的顺序并只修改标签（labels），可以使用切片和列表推导式来创建一个新的列名列表：

# 假设原DataFrame的列名是 RangeIndex
_df = _df.rename(columns={i: 'new_label_' + str(i) for i in range(_df.shape[1])})

这里我们用`range(_df.shape[1])`生成从0到列数-1的整数序列，然后将每个数字转换成字符串，前面加上`'new_label_'`作为新的列名前缀。

我加了df = df.rename(columns={df.columns[0]: 'key'})，他把Close列名改成了key

如果你的 `Close` 列的列名也被改成了 `key`，那么可能是因为你的数据源中包含了多列数据，而你的 `key` 列不是第一个列，导致在使用 `df.rename()` 函数时出现了错误。

你可以尝试使用如下代码来为 `key` 列添加列名，而不影响其他列的列名：

df = pd.DataFrame(data.Data[0], index=data.Times, columns=['Close'])
df = df.rename(columns={df.columns[df.columns.get_loc('')]: 'key'})

这里的 `df.columns.get_loc('')` 获取了空列名的位置，也就是 `key` 列的位置。然后，我们将这个位置对应的列名重命名为 `'key'`。

这样，你就可以为 `key` 列添加列名，而不影响其他列的列名了。