pythonrename函数用法

糊弄小孩饽饽

在Pandas库中，rename函数是一个非常实用的方法，用于重命名DataFrame或Series的轴标签（如列名或索引）。以下是rename函数的基本用法、参数以及一些示例。1.rename基本语法DataFrame.rename(mapper=None,index=None,columns=None,axis=None,copy=True,inplace=False,level=None,errors='ignore')2.参数说明mapper:一个字典、函数或Series，用于映射新旧标签。如果提供字典，它的键是旧标签，值是新标签。如果提供函数，则该函数应用于每个标签。index / columns:分别用于重命名索引和列的映射器。当mapper参数也提供时，优先级高于此参数。axis:指定作用的轴，可以是0（索引）或1（列）。在多数情况下直接使用index或columns更直观。copy:布尔值，默认为True，意味着返回对象的副本。如果为False，则可能在原地修改对象。inplace:布尔值，默认为False。如果为True，则直接在原DataFrame上修改，不会返回任何值。level:仅在多级索引时使用，指定了要重命名的级别。errors:指定遇到未知标签时的行为，可以是'ignore'（忽略）、'raise'（抛出错误）等。3.示例3.1重命名列importpandasaspd#创建一个简单的DataFramedata={'old_name_1':[1,2,3],'old_name_2':[4,5,6]}df=pd.DataFrame(data)#使用字典重命名列df_renamed=df.rename(columns={'old_name_1':'new_name_1','old_name_2':'new_name_2'})print(df_renamed) 3.2 重命名索引#创建一个简单的DataFramedata1={'old_name_1':[1,2,3],'old_name_2':[4,5,6]}df=pd.DataFrame(data1)df_with_index=df.set_index('old_name_1')df_index_renamed=df_with_index.rename(index={1:'first',2:'second',3:'third'},inplace=False)print(df_index_renamed) 官方文档