重命名Pandas中的特定列

重命名Pandas DataFrame中的特定列可以使用rename()方法。下面是一个完整的攻略步骤。

步骤1：导入必要的库和读取数据

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

步骤2：查看数据集和列名

# 打印前五行
print(df.head())

# 打印列名
print(df.columns)

以上两个步骤是为了熟悉数据集和列名，获得更好的数据集理解。

步骤3：重命名单个列

df = df.rename(columns={'old_name': 'new_name'})

在这里，需要用字典指定旧列名（'old_name'）和新列名（'new_name'）。这将更改数据帧中的列名。

实例如下：

df = df.rename(columns={'Sales': 'Revenue'})

上面的代码将数据集中的“Sales”列重命名为“Revenue”列。

步骤4：重命名多个列

df = df.rename(columns={'old_name1': 'new_name1', 'old_name2': 'new_name2'})

在这里，使用字典指定要替换的所有列和相应的新列名。这将更改数据帧中的多个列名。

实例如下：

df = df.rename(columns={'Sales': 'Revenue', 'Profit': 'Earnings'})

上面的代码将数据集中的“Sales”列重命名为“Revenue”列，将“Profit”列重命名为“Earnings”列。

步骤5：修改原有的数据集

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

默认情况下，rename()方法将返回一个新的DataFrame，但是如果想直接修改原始的DataFrame，可以使用inplace参数来实现。

实例如下：

df.rename(columns={'Sales': 'Revenue'}, inplace=True)

上面的代码将直接将数据集中的“Sales”列重命名为“Revenue”列。

以上就是重命名Pandas DataFrame中的特定列的完整攻略。