pandas 修改列名的实现示例

下面是“pandas 修改列名的实现示例”的完整攻略。

实现方法

在 Pandas 中，修改列名有多种方法，其中较为常见的方法是使用 rename() 方法和直接赋值修改列名属性。

使用 rename() 方法

使用 rename() 方法可以非常方便地修改 Pandas 数据框的列名，方法原型如下：

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

其中 columns 参数可以接受一个字典对象或者函数对象，分别表示新旧列名的映射关系和修改列名的函数。

下面是一个示例演示：

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': np.random.randn(5),
    'B': np.random.randn(5),
    'C': np.random.randn(5)
})

print("修改前：\n", df.head())

new_names = {'A': 'a', 'B': 'b', 'C': 'c'}
df.rename(columns=new_names, inplace=True)

print("修改后：\n", df.head())

运行该程序，输出结果如下：

修改前：
           A         B         C
0 -0.357669 -0.036241 -0.225471
1 -0.722988 -0.209947  0.264366
2 -0.187256 -0.943609  0.942137
3  0.544910  0.748438 -2.107577
4 -1.125512 -0.483410  1.265596
修改后：
           a         b         c
0 -0.357669 -0.036241 -0.225471
1 -0.722988 -0.209947  0.264366
2 -0.187256 -0.943609  0.942137
3  0.544910  0.748438 -2.107577
4 -1.125512 -0.483410  1.265596

直接赋值修改列名属性

直接赋值修改列名属性是比较简单的一种方法，只需要通过索引即可修改列名属性。示例如下：

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': np.random.randn(5),
    'B': np.random.randn(5),
    'C': np.random.randn(5)
})

print("修改前：\n", df.head())

df.columns = ['a', 'b', 'c']

print("修改后：\n", df.head())

运行该程序，输出结果如下：

修改前：
           A         B         C
0 -0.166484 -0.158728  0.165456
1  1.083378 -0.617990 -0.206279
2 -1.038334  0.187540 -0.232045
3 -0.586240  0.870287 -0.102959
4 -0.894897 -1.196065 -0.479151
修改后：
           a         b         c
0 -0.166484 -0.158728  0.165456
1  1.083378 -0.617990 -0.206279
2 -1.038334  0.187540 -0.232045
3 -0.586240  0.870287 -0.102959
4 -0.894897 -1.196065 -0.479151

总结

本文介绍了 Pandas 中修改列名的两种方法，通过使用 rename() 方法和直接修改列名属性，可方便地对数据框的列名进行修改。在实际应用中，可根据不同的需求选择不同的方法来实现修改列名的功能。