pandas列名重命名|极客笔记

pandas列名重命名

在数据处理过程中，经常会遇到需要更改列名的情况。比如原始数据源的列名命名不规范、有歧义，或者需要统一风格等。在Python中，利用pandas库可以很方便地实现对数据框中列名的重命名操作。本文将详细介绍如何使用pandas对列名进行重命名操作，并给出一些示例代码。

1. 使用`rename`方法进行重命名

pandas中的DataFrame数据结构提供了rename方法，可以方便地对列名进行修改。rename方法有两种用法，一种是传入字典，另一种是传入函数。

1.1 传入字典

可以传入包含原列名和新列名的字典，对列名进行重命名。示例代码如下：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
print("原始数据框:")
print(df)

# 使用字典对列名进行重命名
df.rename(columns={'A': 'a', 'B': 'b'}, inplace=True)
print("\n重命名后的数据框:")
print(df)

运行结果：

原始数据框:
   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

重命名后的数据框:
   a  b
0  1  4
1  2  5
2  3  6

1.2 传入函数

还可以传入函数来对列名进行修改。示例代码如下：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
print("原始数据框:")
print(df)

# 定义一个函数，将列名转换为大写
def uppercase(x):
    return x.upper()

# 使用函数对列名进行重命名
df.rename(columns=uppercase, inplace=True)
print("\n重命名后的数据框:")
print(df)

运行结果：

原始数据框:
   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

重命名后的数据框:
   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

2. 批量重命名列名

如果需要一次对多个列名进行批量重命名，可以使用rename方法配合字典进行批量处理。示例代码如下：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
print("原始数据框:")
print(df)

# 批量重命名列名
df.rename(columns={'A': 'a', 'B': 'b', 'C': 'c'}, inplace=True)
print("\n批量重命名后的数据框:")
print(df)

运行结果：

原始数据框:
   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

批量重命名后的数据框:
   a  b  c
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

3. 设置`columns`属性进行重命名

除了使用rename方法，还可以直接对columns属性进行赋值来修改列名。示例代码如下：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
print("原始数据框:")
print(df)

# 直接修改columns属性来重命名列名
df.columns = ['a', 'b']
print("\n直接修改columns属性后的数据框:")
print(df)

运行结果：

原始数据框:
   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

直接修改columns属性后的数据框:
   a  b
0  1  4
1  2  5
2  3  6

4. 结语

通过本文的介绍，我们学习了在Python中使用pandas对列名进行重命名的方法。无论是单个列名的修改、批量重命名还是直接赋值修改，都可以很方便地实现列名的修改。在实际数据处理中，合理命名清晰明了的列名可以提高代码可读性，减少后续维护的工作量。

pandas列名重命名