我正在寻找一种优雅的方法来更改DataFrame中指定的列名。
播放数据…
import pandas as pd
d = {
'one': [1, 2, 3, 4, 5],
'two': [9, 8, 7, 6, 5],
'three': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
}
df = pd.DataFrame(d)
到目前为止，我找到的最优雅的解决方案……
names = df.columns.tolist()
names[names.index('two')] = 'new_name'
df.columns = names
我本想说一句简单的俏皮话…这次尝试失败了……
df.columns[df.columns.tolist().index('one')] = 'another_name'
感激地接受任何提示。
当前回答
对于重命名列，这里使用的是一个简单的方法，它适用于Default(0,1,2，等等;)和现有列，但对于较大的数据集(有许多列)用处不大。
对于一个更大的数据集，我们可以切片我们需要的列，并应用下面的代码:
df.columns = ['new_name','new_name1','old_name']
其他回答
熊猫0.23.4版
df.rename(index=str,columns={'old_name':'new_name'},inplace=True)
郑重声明:
省略index=str会产生错误replace有一个意外的参数 “列”
对于重命名列，这里使用的是一个简单的方法，它适用于Default(0,1,2，等等;)和现有列，但对于较大的数据集(有许多列)用处不大。
对于一个更大的数据集，我们可以切片我们需要的列，并应用下面的代码:
df.columns = ['new_name','new_name1','old_name']
熊猫0.21现在有一个轴参数
rename方法获得了一个轴参数，以匹配pandas API的大多数其他部分。
所以，除此之外:
df.rename(columns = {'two':'new_name'})
你可以:
df.rename({'two':'new_name'}, axis=1)
or
df.rename({'two':'new_name'}, axis='columns')
关于什么?
df.columns[2] = "new_name"
Size = 10 df.rename(列= {df。columns[i]: someelist [i] for i in range(size)}， inplace = True)
