详解pandas rename函数 /pandas.rename()（重命名列名）函数使用方法(图文详解1)

pandas rename

详解pandas rename函数 /pandas.rename()/pd.rename（重命名列名）函数使用方法(图文详解1)

详细介绍 Pandas 中的 rename() 函数,它用于重命名 DataFrame 或 Series 的列名。

1. 函数作用:
   • rename() 函数可以用于重命名 DataFrame 或 Series 的列名或索引标签。
   • 这个函数在数据清理和预处理中非常有用,可以帮助我们更好地理解和处理数据。
2. 底层原理:
   • Pandas 中的 DataFrame 和 Series 都包含有行索引和列索引标签。
   • rename() 函数内部会修改这些索引标签,从而达到重命名列名的目的。
   • 具体实现上,rename() 函数会创建一个新的 DataFrame 或 Series 对象,并将修改过的索引标签应用到新对象上。
3. 使用步骤:
   1. 创建一个 DataFrame 或 Series
   2. 使用 rename() 函数重命名列名或索引标签
   3. 检查修改后的 DataFrame 或 Series
4. 示例代码:

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
print(df)
#    A  B  C
# 0  1  4  7
# 1  2  5  8
# 2  3  6  9

# 重命名列名
df_renamed = df.rename(columns={'A': 'X', 'B': 'Y'})
print(df_renamed)
#    X  Y  C
# 0  1  4  7
# 1  2  5  8
# 2  3  6  9

# 重命名索引标签
df_renamed_index = df.rename(index={0: 'a', 1: 'b', 2: 'c'})
print(df_renamed_index)
#     A  B  C
# a  1  4  7
# b  2  5  8
# c  3  6  9

# 使用函数重命名
df_renamed_func = df.rename(columns=lambda x: x.upper())
print(df_renamed_func)
#    A  B  C
# 0  1  4  7
# 1  2  5  8
# 2  3  6  9

在上述示例中,我们首先创建了一个 DataFrame,然后使用 rename() 函数以不同的方式重命名了列名和索引标签。

具体来说,我们演示了:

1. 使用字典重命名列名
2. 使用字典重命名索引标签
3. 使用匿名函数重命名列名

通过这些示例,您可以看到 rename() 函数提供了非常灵活的重命名方式,可以满足各种数据处理需求。这个函数在数据预处理和清洗中非常实用,有助于提高数据分析的效率。

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