Pandas是一個(gè)用于數(shù)據(jù)分析和操作的Python庫(kù)。在pandas中幾乎所有的操作都圍繞著DataFrame。Dataframe是一個(gè)二維表的抽象表示，可以包含各種數(shù)據(jù)。

1.重命名Pandas DataFrame Column（列）

背景：只想重命名幾列，最好在創(chuàng)建DataFrame后使用rename方法

使用Dataframe時(shí)，列經(jīng)常被稱為屬性或字段。

有兩個(gè)選項(xiàng)用于操作DataFrame的列名:

1. 重命名現(xiàn)有的DataFrame的列
2. 在創(chuàng)建新的DataFrame時(shí)指定自定義列名

(1)重命名現(xiàn)有DataFrame的列——rename( )函數(shù)

使用rename()方法，它需要:

1. 一個(gè)字典作為columns參數(shù)，包含 {原列名:新列名} 的鍵值對(duì)的映射。
2. 一個(gè)boolean值作為inplace參數(shù)，如果設(shè)置為True將對(duì)原始Dataframe進(jìn)行修改。

舉例：

df.rename(columns = {'Name' : 'First Name', 'age' : 'Age'}, inplace = True)

PS：Pandas讀取csv或excel數(shù)據(jù)時(shí)，很可能遇到的columns中，列名會(huì)帶有特殊字符，例如：空格、 、 、雙空格、引號(hào)等等，如果不想手動(dòng)修改的話，可以df.rename()來解決。 

df = pd.read_excel(data_path)
df_ = df.rename(columns=lambda x: x.replace(" ","").replace('  ','').replace("      ","").replace(r"    ","").replace(r"
","")）

2.在創(chuàng)建Dataframe時(shí)指定列名

從一個(gè)csv文件中創(chuàng)建一個(gè)Dataframe并想忽略標(biāo)題列名而指定自己的列名

(1)通過向names參數(shù)傳遞一個(gè)列表，我們可以用我們自己的列表覆蓋已經(jīng)存在的標(biāo)題列。列表中的每一列都必須有一個(gè)名字，否則就會(huì)出現(xiàn)異常。

columns = ['First Name', 'Age']
df = pd.read_csv('out.csv', header = None, names = columns)

(2)另一種方法是在普通的DataFrame()構(gòu)造函數(shù)中指定列名。唯一不同的是，現(xiàn)在接收列名列表的參數(shù)被稱為column而不是 names:

import numpy as np
 
new_columns = ['First Name', 'Age']
data = np.array([["Nicholas", 23],["Scott", 32],["David", 25]])
 
df = pd.DataFrame(data, columns = new_columns)

3.※使用 list 設(shè)置全部列名※

df.columns = list("abcd")

總結(jié)

到此這篇關(guān)于Pandas中如何對(duì)DataFrame列名進(jìn)行重命名的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas對(duì)DataFrame列重命名內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！