df = df.rename(columns={'oldName1': 'newName1', 'oldName2': 'newName2'})
# Or rename the existing DataFrame (rather than creating a copy)
df.rename(columns={'oldName1': 'newName1', 'oldName2': 'newName2'}, inplace=True)
最小代码示例
df = pd.DataFrame('x', index=range(3), columns=list('abcde'))
df
a b c d e
0 x x x x x
1 x x x x x
2 x x x x x
以下方法都可以工作并产生相同的输出:
df2 = df.rename({'a': 'X', 'b': 'Y'}, axis=1) # new method
df2 = df.rename({'a': 'X', 'b': 'Y'}, axis='columns')
df2 = df.rename(columns={'a': 'X', 'b': 'Y'}) # old method
df2
X Y c d e
0 x x x x x
1 x x x x x
2 x x x x x
记住要把结果分配回去,因为修改没有到位。或者,指定inplace=True:
df.rename({'a': 'X', 'b': 'Y'}, axis=1, inplace=True)
df
X Y c d e
0 x x x x x
1 x x x x x
2 x x x x x
^{} 方法可以采用函数,例如:
重命名特定列
使用^{} 函数并引用要重命名的列。并非所有列都必须重命名:
最小代码示例
以下方法都可以工作并产生相同的输出:
记住要把结果分配回去,因为修改没有到位。或者,指定
inplace=True
:从v0.25开始,如果指定了要重命名的无效列,还可以指定} docs 。
errors='raise'
来引发错误。见v0.25 ^{重新分配列标题
将^{} 与
axis=1
和inplace=False
一起使用(返回副本)。这将返回一个副本,但您可以通过设置
inplace=True
(这是<;=0.24版本的默认行为,但将来可能会发生更改)来就地修改数据帧。也可以直接分配标题:
只需将其分配给
.columns
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