df.columns重命名
时间: 2023-11-26 08:04:30 浏览: 32
你可以使用 pandas 的 `rename()` 方法来重命名 DataFrame 的列名。下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 重命名列名
df = df.rename(columns={'A': 'new_A', 'B': 'new_B'})
# 打印 DataFrame
print(df)
```
输出结果为:
```
new_A new_B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
```
在 `rename()` 方法中,你需要传入一个字典,其中字典的键为原有的列名,字典的值为新的列名。这样就可以完成 DataFrame 列名的重命名。
相关问题
df.columns的定义
`df.columns` 是一个 Pandas DataFrame 对象的属性,用于返回该 DataFrame 中所有列的列表。返回的列表对象是一个 pandas.Index 对象,包含了所有列名的信息。可以通过 `df.columns.tolist()` 将其转换为一个 Python 列表。这个属性可以方便地查询和操作 DataFrame 的列信息。例如,可以使用该属性来重命名列名,添加新的列,删除列等操作。
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。