Dataframe更改列名

一、rename()方法簡介

在Pandas的Dataframe中，rename()是常用的更改列名的方法，它可以直接修改Dataframe對象本身，也可以返回一個新的Dataframe對象。

rename()方法的基本語法如下：

df.rename(columns={原列名: 新列名}, inplace=True)

其中，columns參數為更改列名所需的字典，inplace參數為是否在原Dataframe上進行修改的布爾值。

二、單列名更改

單列名更改是更改列名最常用的方式。下面的例子中，一個名為”df”的Dataframe對象旗下有兩列分別命名為”a”和”b”，運用rename()方法將”b”列名更改為”c”：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2], 'b': [3, 4]})
df.rename(columns={'b': 'c'}, inplace=True)
print(df)

輸出結果為：

   a  c
0  1  3
1  2  4

可以看到，”b”列成功更改為”c”列，輸出結果中有”a”和”c”兩列。

三、多列名同時更改

在實際使用中，有時需要對多個列名同時進行更改。

將Dataframe對象中多個列的名字同時更改，可通過字典的方式實現，如下例：

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2], 'b': [3, 4], 'c': [5, 6]})
df.rename(columns={'a': 'A', 'b': 'B', 'c': 'C'}, inplace=True)
print(df)

輸出結果為：

   A  B  C
0  1  3  5
1  2  4  6

可以看到，”a”、”b”、”c”三列名均成功更改為”A”、”B”、”C”三列，輸出結果中有三列按順序排列。

四、通過函數更改列名

在使用Pandas進行數據分析時，往往需要對列名進行處理，這時就可以通過函數的方式來更改列名。

例如，下方例子中，Dataframe對象中有三列分別命名為”a”、”b”和”c”，我想將它們的列名全部改為小寫字母，並且在字母前加上”col_”前綴：

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2], 'b': [3, 4], 'c': [5, 6]})
df.rename(columns=lambda x: "col_" + x.lower(), inplace=True)
print(df)

輸出結果為：

   col_a  col_b  col_c
0      1      3      5
1      2      4      6

可以看到，在使用lambda函數之後，三列名都改為小寫並加上了”col_”。

五、更改索引名

除了可以更改列名，也可更改行索引名。Pandas中提供了rename()方法對行索引名進行更改，基本語法如下：

df.rename(index={原索引名: 新索引名}, inplace=True)

例如，我們有一個名為”df”的Dataframe對象，索引名分別為”0″和”1″，運用rename()方法將索引名”0″更改為”row1″：

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]}, index=['0', '1'])
df.rename(index={'0': 'row1'}, inplace=True)
print(df)

輸出結果為：

      A  B
row1  1  3
1     2  4

可以看到，索引名”0″已成功更改為”row1″。

六、結語

Pandas的rename()方法提供了方便的介面，支持在Dataframe對象中修改列名、索引名以及列名和索引名的大小寫轉換等功能。在實際數據處理中，更改列名是非常常見的操作，因此熟練掌握rename()方法是非常重要的。