如何重命名Pandas数据框架中的多个列标题

重命名Pandas数据框架中的多个列标题可以使用 rename() 方法。下面是详细的步骤：

首先，我们需要定义一个 Pandas 数据框架用来演示：

import pandas as pd

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

输出结果如下所示：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

现在，我们将重命名列 'A' 和 'B'。这可以通过传递一个字典给 rename() 方法，其中包含当前列名为键，新列名为值。像这样：

df.rename(columns={'A': 'X', 'B': 'Y'}, inplace=True)
print(df)

输出结果如下所示：

   X  Y  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

重命名操作的结果是，现在数据框的列标题为 'X' 和 'Y'。注意，inplace=True 参数用于使修改直接在原始数据框中进行，而不是创建一个新的数据框。

我们可以使用 rename() 方法的另一种方式是将 columns 参数设置为一个函数，该函数会将每个当前名称转换为新名称并返回。例如，

df.rename(columns=lambda x: x.lower(), inplace=True)
print(df)

输出结果如下所示：

   x  y  c
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

这里，由于我们将 columns 参数设置为一个 lambda 函数，因此每个当前名称都被转换为小写。 在本例中，结果与原始数据框相同，因为原始列名已全部是小写字母。

总之，重命名多个 Pandas 数据框架列名可以使用 rename() 方法，并通过将列名字典或函数传递给它来实现。如果需要在原始数据框架上就地进行修改，则需要将 inplace=True 参数设置为 True。