pandas修改列名

要修改Pandas DataFrame的列名，可以使用`rename`方法。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'age': [25, 30, 35]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 将列名 "name" 改为 "full_name"
df = df.rename(columns={'name': 'full_name'})

print(df)

输出：

  full_name  age
0     Alice   25
1       Bob   30
2   Charlie   35

`rename`方法接受一个字典作为参数，其中字典的键是旧的列名，值是新的列名。在上面的示例中，我们将“name”列名改为“full_name”。

相关问题

pandas更改列名

pandas是一个强大的Python数据分析库，它提供了大量的数据结构和数据分析工具。在使用pandas进行数据处理时，经常需要对DataFrame中的列名进行更改。更改列名可以通过以下几种方式实现：

1. 直接通过列名访问并赋予新的列名。如果DataFrame的列名是唯一的，可以直接使用以下语法：

df['旧列名'] = '新列名'

这将把指定的旧列名更改为新列名。

2. 如果需要一次性更改多个列名，可以使用`rename`方法，该方法允许提供一个字典，字典中包含旧列名到新列名的映射关系：

df.rename(columns={'旧列名1': '新列名1', '旧列名2': '新列名2'}, inplace=True)

如果设置`inplace=True`，则直接在原DataFrame上进行更改，否则`rename`方法会返回一个新的DataFrame。

3. 使用`columns`属性进行批量修改。这个属性允许你将一个包含新列名的列表直接赋值给DataFrame的列：

df.columns = ['新列名1', '新列名2', '新列名3']

注意，这种方式要求新列名的顺序和数量与原DataFrame的列完全一致。

以上就是更改pandas DataFrame列名的几种常见方法。正确地使用这些方法可以帮助你更加灵活地操作数据。

pandas 修改列名

在 Pandas 中，我们可以使用 `rename()` 方法来修改列名。它可以接受一个字典或一个函数，用于指定新的列名。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 使用字典修改列名
df = df.rename(columns={'A': 'new_A', 'B': 'new_B'})

# 使用函数修改列名
df = df.rename(columns=lambda x: x.upper())

print(df)

在上面的代码中，我们首先创建了一个 DataFrame，并将其存储在变量 `df` 中。然后，我们使用 `rename()` 方法和一个字典来将列名 `A` 和 `B` 分别修改为 `new_A` 和 `new_B`。接着，我们使用一个函数来将所有的列名都转换为大写字母。最后，我们打印出修改后的 DataFrame。