Pandas 重命名多列 - Python

在 Pandas 中，如果你想要重命名 DataFrame 中的多列，可以使用 rename() 方法。本文将介绍如何使用 rename() 来重命名多列，同时将提供实用的代码示例。

使用 rename() 重命名多列

首先，我们需要创建一个包含多列的 DataFrame，以便演示如何使用 rename() 方法：

import pandas as pd

data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [25, 30, 35],
    'Salary': [5000, 6000, 7000]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果如下：

       Name  Age  Salary
0     Alice   25    5000
1       Bob   30    6000
2  Charlie   35    7000

现在，我们有一个这样的 DataFrame，我们要将其中的两列 'Name' 和 'Age' 重命名为 'Full Name' 和 'Years Old'。这可以通过以下代码实现：

df = df.rename(columns={'Name': 'Full Name', 'Age': 'Years Old'})
print(df)

输出结果如下：

  Full Name  Years Old  Salary
0     Alice         25    5000
1       Bob         30    6000
2  Charlie         35    7000

如上所示，我们通过 rename() 方法将 DataFrame 的两列名称分别修改为 'Full Name' 和 'Years Old'。

实际应用

在实际开发中，对 DataFrame 进行操作时，我们可能会需要重命名多列。以下是一个示例代码，展示了如何使用 rename() 方法来重命名多列：

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('example.csv')

# 重命名多列
df = df.rename(columns={
    'Column 1': 'New Column 1',
    'Column 2': 'New Column 2',
    'Column 3': 'New Column 3'
})

# 输出结果
print(df.head())

在实际开发中，你可以根据自己的需要重命名多列。例如，你可能需要将不同来源的数据按照不同的列进行命名，或者将具有相同含义的列进行合并，以提高数据集的信息价值。

结论

使用 Pandas 中的 rename() 方法，您可以方便地重命名 DataFrame 中的多列。在实际开发中，您可以根据自己的需求，通过适当的重命名，为数据集提供更有意义的命名。