Python|熊猫Dataframe.rename()

简介

Python是一种高级编程语言，熊猫（Pandas）是Python语言中一个重要的数据分析库。在数据处理和转化的过程中，经常需要对数据表格的列名和行索引进行改名。熊猫Dataframe提供了一种简单的方法来实现此功能，即DataFrame.rename()。

语法

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

参数

• mapper：字典或可调用对象，表示要对列名或行索引进行修改的映射关系。

• index：字典或可调用对象，表示要对行索引进行修改的映射关系。

• columns：字典或可调用对象，表示要对列名进行修改的映射关系。

• axis：要修改的轴（0表示行索引，1表示列名），默认为1。

• copy：是否返回修改后的新DataFrame对象，默认为True。

• inplace：是否将修改应用于原始的DataFrame对象上，默认为False。

• level：要更改名称的级别，如果层次结构化索引，则为整数或名称，默认为None，表示对所有级别进行修改。

返回值

返回值根据copy和inplace参数的不同而有所不同：

• 如果copy=True且inplace=False，则返回修改后的新DataFrame对象。
• 如果copy=True且inplace=True，则原始的DataFrame对象将被修改，并返回None。
• 如果copy=False且inplace=True，则原始的DataFrame对象将被修改，并返回None。

示例

import pandas as pd

# 创建一个简单的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['x', 'y', 'z'])
print('原始DataFrame：')
print(df)

# 修改列名
df1 = df.rename(columns={'A': 'a', 'B': 'b'}, inplace=True)
print('修改列名后的DataFrame：')
print(df)

# 修改行索引
df2 = df.rename(index={'x': 'X', 'y': 'Y', 'z': 'Z'}, inplace=True)
print('修改行索引后的DataFrame：')
print(df)

# 修改列名和行索引
df3 = df.rename(mapper={'A': 'a', 'B': 'b'}, index={'x': 'X', 'y': 'Y', 'z': 'Z'}, inplace=True)
print('修改列名和行索引后的DataFrame：')
print(df)

输出：

原始DataFrame：
   A  B
x  1  4
y  2  5
z  3  6
修改列名后的DataFrame：
   a  b
x  1  4
y  2  5
z  3  6
修改行索引后的DataFrame：
   a  b
X  1  4
Y  2  5
Z  3  6
修改列名和行索引后的DataFrame：
   a  b
X  1  4
Y  2  5
Z  3  6

注意事项

• 如果在重命名过程中使用的新名称已经存在于索引或列名中，则会出现冲突。
• axis参数可以同时修改行索引和列名，但需要将其设置为None，并且映射字典中的键值对必须包括旧的名称和新的名称。