pandas 指定列名

使用pandas指定列名可以使用rename()方法，具体操作步骤如下：
1. 首先，获取原始的列名，可以使用df.columns.tolist()将列名转换成列表。
2. 然后，生成一个新的列名列表，可以使用列表推导式来生成指定范围的数作为新的列名，例如：newColumns = [x for x in range(0, df.shape)]
3. 接下来，使用zip()函数将原始列名列表和新的列名列表构造成一个字典，例如：map = dict(zip(oldColumns, newColumns))
4. 最后，使用rename()方法将DataFrame的列名赋值为上述得到的字典，可以设置inplace=True来直接修改原始DataFrame的列名，例如：df.rename(columns=map, inplace=True)

相关问题

pandas指定列名

### 如何在 Pandas 中指定或修改 DataFrame 的列名

#### 使用 `columns` 属性直接赋值
可以直接通过给 `DataFrame.columns` 赋予一个新的列表来替换现有的列名。这种方法适用于一次性全部重命名的情况。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2],
    'B': [3, 4]
})

# 将列名改为'a'和'b'
df.columns = ['a', 'b']
print(df)

此方式简单直观，但需要注意新旧列的数量要一致[^2]。

#### 应用字符串操作函数批量处理列名
如果原始列名存在某种规律性的字符需要去除或者转换，可以通过调用 `.str` 接口下的各种字符串方法实现自动化更改：

# 去除每列名称前后的特殊符号'$'
df.columns = df.columns.str.strip('$')

这种方式特别适合于当数据集中的列名带有不需要的前后缀时使用。

#### 运用映射规则进行部分或整体改写
对于只需要改变某些特定列的名字或者是按照一定逻辑重新定义所有列名的情形，则可以采用字典形式传递至 `rename()` 函数内的 `columns` 参数完成任务；也可以传入一个匿名函数来进行模式匹配式的调整:

# 只修改几列并保留其他不变
df.rename(columns={'old_name_1': 'new_name_1', 'old_name_2': 'new_name_2'}, inplace=True)

# 或者利用lambda表达式统一去掉某一部分内容
df.rename(columns=lambda x: x.replace('prefix_', ''), inplace=True)

上述两种方案提供了灵活性，在面对复杂场景下尤为有用。

pandas 省略列名 指定sheet追加一行

可以使用 Pandas 的 `to_excel` 方法将数据写入 Excel 文件中，同时指定要写入的 sheet 名称和起始行号即可实现追加一行数据。同时，为了省略列名，可以在保存数据时设置参数 `header=False`。

下面是示例代码：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 指定 sheet 名称和起始行号
sheet_name = 'Sheet1'
startrow = 3

# 将数据写入 Excel 文件中
with pd.ExcelWriter('example.xlsx', mode='a') as writer:
    df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, startrow=startrow, header=False, index=False)

在上面的示例代码中，我们将 DataFrame 写入 Excel 文件的 `Sheet1` 中的第 3 行，同时省略了列名。