Pandas 教程-Pandas DataFrame.rename()
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Pandas的rename()函数的主要任务是重命名任何索引、列或行。此方法对于重命名某些选定的列非常有用，因为我们只需要为要重命名的列指定信息。
它主要根据一些映射（字典或Series）或任意函数更改轴标签。函数必须是唯一的，并且应该从1到-1。如果标签不包含在字典或Series中，则将保留标签。如果列出了一些额外的标签，它将引发错误。
语法:
DataFrame.rename(mapper=None, index=None, columns=None, axis=None, copy=True, inplace=False, level=None, errors='ignore')
参数:
mapper: 这是要应用于特定轴标签的类似字典或函数变换。我们可以使用mapper或axis来指定用mapper、index和
index: 这是指定轴的替代方法（mapper，axis =0等同于index=mapper）。
columns: 这是指定轴的另一种替代方法（mapper，axis =1等同于columns=mapper）。
axis: 它是一个int或str值，用于定义用mapper定位的轴。它可以是轴名称（'index'，'columns'）或数字。
copy: 它是一个布尔值，表示是否复制底层数据。copy的默认值为True。
inplace: 它是一个布尔值，检查是否返回新的DataFrame。如果为True，它将更改原始DataFrame。inplace的默认值为True。
level: 它是一个int或level名称值，指定DataFrame具有多级索引的级别。level的默认值为None。
errors: 它是ignore, raise，如果我们指定raise值，并且在所选轴中找不到任何标签，则会引发KeyError。
返回:
它返回具有重命名轴标签的DataFrame。
import pandas as pd# Define a dictionary containing information of employeesinfo = {'name': ['Parker', 'Smith', 'William', 'Robert'],'age': [38, 47, 44, 34],'language': ['Java', 'Python', 'JavaScript', 'Python']}# Convert dictionary into DataFrameinfo_pd = pd.DataFrame(info)# Before renaming columnsprint(info_pd)info_pd.rename(columns = {'name':'Name'}, inplace = True)# After renaming columnsprint("\nAfter modifying first column:\n", info_pd.columns
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name age language0 Parker 38 Java1 Smith 47 Python2 William 44 JavaScript3 Robert 34 PythonAfter modifying first column:Index(['Name', 'age', 'language'], dtype='object')
import pandas as pd# Define a dictionary containing information of employeesinfo = {'name': ['Parker', 'Smith', 'William', 'Robert'],'age': [38, 47, 44, 34],'language': ['Java', 'Python', 'JavaScript', 'Python']}# Convert dictionary into DataFrameinfo_pd = pd.DataFrame(info)# Before renaming columnsprint(info_pd)info_pd.rename(columns = {'name':'Name', 'age':'Age', 'language':'Language'}, inplace = True)# After renaming columnsprint(info_pd.columns)
name age language0 Parker 38 Java1 Smith 47 Python2 William 44 JavaScript3 Robert 34 PythonIndex(['Name', 'Age', 'Language'], dtype='object')
import pandas as pddata = {'Name': ['Smith', 'Parker', 'William'], 'Emp_ID': [101, 102, 103], 'Language': ['Python', 'Java', 'JavaScript']}info1 = pd.DataFrame(data)print('DataFrame:\n', info1)info2 = info.rename(index={0: '#0', 1: '#1', 2: '#2'})print('Renamed Indexes:\n', info2)
DataFrame:Name Emp_ID Language0 Smith 101 Python1 Parker 102 Java2 William 103 JavaScriptRenamed Indexes:Name Emp_ID Language#0 Smith 101 Python#1 Parker 102 Java#2 William 103 JavaScript
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