详解pandas.rename()（重命名列名）函数使用方法

pandas.rename()是一个能够对DataFrame或Series的轴标签（即行或列的名称）进行修改的方法。它的语法如下：

DataFrame.rename(index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='ignore')

其中各参数的含义如下：

• index：用于指定行索引的新名称，它可以是单个名称、列表或字典形式。当axis=0时to_rename表示行索引，否则表示列索引；
• columns：用于指定列索引的新名称。与index同理；
• level：用于指定要重命名的MultiIndex层级的级别。可以是级别名称、级别编号或多级别标签列表。默认情况下，重命名适用于所有级别；
• inplace：是否直接在原DataFrame对象上修改；
• errors：指定错误处理方式。

下面给出两个示例来说明pandas.rename的使用方法：

示例一

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
data = {'name': ['Tom','Jack','John'], 'score': [90,85,92]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将行索引从0-2分别改为a,b,c
df.rename(index={0:'a', 1:'b', 2:'c'}, inplace=True)
print(df)

输出结果：

   name  score
a   Tom     90
b  Jack     85
c  John     92

示例二

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
data = {'name': ['Tom','Jack','John'], 'score': [90,85,92]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将列索引名称从'name'和'score'改为'姓名'和'成绩'
df = df.rename(columns={'name':'姓名', 'score':'成绩'})
print(df)

输出结果：

     姓名  成绩
0   Tom  90
1  Jack  85
2  John  92

在这个示例中，我们首先导入pandas模块，然后创建了一个包含两列（姓名和成绩）的DataFrame对象。接着，我们调用df.rename()方法，并通过columns参数指定将列名由原来的'name'和'score'修改为'姓名'和'成绩'。最后，我们打印出修改后的结果。