如何重命名Pandas数据框架中的列

重命名Pandas数据框架中的列可以使用rename()函数实现。下面对重命名列的完整攻略进行讲解：

1. 了解数据框架

在重命名列之前，需要了解Pandas数据框架。Pandas的数据框架被称为DataFrame。DataFrame是一种 2 维数据结构，每个列可以是不同的数据类型（整数，浮点数，字符串等），类似于excel或SQL表中的数据。

下面的例子展示了如何使用Pandas创建一个DataFrame：

import pandas as pd

data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Mickey', 'Donald'], 
       'age': [25, 30, 22, 35], 
       'score': [75, 80, 90, 85]}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

输出结果为：

      name  age  score
0      Tom   25     75
1    Jerry   30     80
2   Mickey   22     90
3   Donald   35     85

2. 使用rename()函数重命名列

可以通过rename()函数重命名DataFrame中的列。rename() 函数需要传入一个字典，该字典的键为原始列名，值为新列名。

下面是一个示例，将“name”列名更改为“first_name”。

df.rename(columns={"name": "first_name"}, inplace=True)
print(df)

输出结果为：

  first_name  age  score
0        Tom   25     75
1      Jerry   30     80
2     Mickey   22     90
3     Donald   35     85

在上面的代码中，我们使用rename()函数将“name”列命名为“first_name”。 参数inplace=True 表示会直接覆盖原始DataFrame。如果不加这个参数，rename()函数不会修改原始DataFrame，而是返回一个新的DataFrame。

通过rename()函数，我们也可以同时重命名多列，下面是一个示例，将“name”列和“age”列分别更改为“first_name”和“age_group”。

df.rename(columns={"name": "first_name", "age":"age_group"}, inplace=True)
print(df)

输出结果为：

  first_name  age_group  score
0        Tom         25     75
1      Jerry         30     80
2     Mickey         22     90
3     Donald         35     85

3. 小结

Pandas的DataFrame对象可以使用rename()函数来重命名列。rename()函数需要传入一个字典，该字典的键为原始列名，值为新列名。inplace=True表示重命名将直接修改原始DataFrame，反之则会返回一个新的DataFrame。