Pandas 如何通过位置重命名列名

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas通过位置重命名列名。许多时候，我们需要重命名DataFrame的列名，但是并不想通过列名来操作。这时候，通过位置来重命名列就是一个不错的选择。

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通过位置获取列名

既然是通过位置来重命名列名，首先需要能够获取列的位置。在Pandas中，可以使用iloc属性来通过位置获取列名。

下面是一个简单的例子，创建一个DataFrame：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})

现在我们想要获取B列的位置。可以使用下面的代码：

column_index = df.columns.get_loc('B')

这个代码中，columns.get_loc('B')返回的是字符串'B'在列索引中的位置，得到的column_index就是1，即B列的位置。

通过位置重命名列名

现在，我们已经获得了需要重命名的列的位置，那么如何通过位置来重命名列名呢？在Pandas中，可以使用columns.values来获取所有列名的一个列表，然后通过列表索引来获取需要重命名的列名。

下面是一个例子，把B列重命名为C列：

df.columns.values[column_index] = 'C'

这个代码中，column_index是需要重命名的列的位置，df.columns.values是一个所有列名的列表，最后通过列表索引来修改列名。

完整代码

下面是一个完整的例子：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})

# 获取需要重命名的列的位置
column_index = df.columns.get_loc('B')

# 通过位置重命名列
df.columns.values[column_index] = 'C'

print(df)

输出结果：

   A  C
0  1  3
1  2  4

总结

在本文中，我们介绍了如何使用Pandas通过位置重命名列名。可以先通过columns.get_loc获取需要重命名的列的位置，然后通过columns.values来修改名字。这种方法虽然需要更多工作，但是在一些情况下是比通过列名来修改更优秀的选择。