pandas修改DataFrame列名的方法

当我们使用pandas库进行数据处理的时候，需要对数据进行相应的清洗和处理，其中一个重要的步骤就是修改数据列名。本文将详细讲解“pandas修改DataFrame列名的方法”，并提供两个示例说明：

方法一：使用rename()方法

rename()方法是pandas库中修改列名的基本方法。它可以接收一个字典或者函数作为参数，返回值修改后的列名。其基本语法如下：

df.rename(columns={"old_name":"new_name"}, inplace=True)

其中，old_name为需要修改的列名，new_name为修改后的列名。若需要原地修改数据，则inplace参数需要指定为True。

示例如下：

import pandas as pd

# 构造一个DataFrame数据集
data = {'Name': ['Tom','Jack','Steve','Ricky'],'Age': [28,34,29,42]}
df = pd.DataFrame(data)

# 修改列名
df.rename(columns={"Name": "Full_Name", "Age": "Age_in_years"}, inplace=True)

# 显示修改后的结果
print(df)

输出结果如下：

  Full_Name  Age_in_years
0       Tom            28
1      Jack            34
2     Steve            29
3     Ricky            42

方法二：通过设置columns属性

另一种修改列名的方法是直接修改DataFrame的columns属性。其基本语法如下：

df.columns = ["new_name_1","new_name_2"]

其中，new_name_1和new_name_2分别为修改后的列名。

示例如下：

import pandas as pd

# 构造一个DataFrame数据集
data = {'Name': ['Tom','Jack','Steve','Ricky'],'Age': [28,34,29,42]}
df = pd.DataFrame(data)

# 修改列名
df.columns = ["Full_Name","Age_in_years"]

# 显示修改后的结果
print(df)

输出结果如下：

  Full_Name  Age_in_years
0       Tom            28
1      Jack            34
2     Steve            29
3     Ricky            42

以上就是“pandas修改DataFrame列名的方法”的完整攻略，希望能对大家有所帮助。