Python – 如何使用字典在Pandas DataFrame中重命名多个列标题？

在Python中，Pandas是一个非常强大的数据处理和数据分析工具。在使用Pandas时，我们经常需要对DataFrame的列标题进行重命名，以便更好地理解数据。在重命名列标题时，我们可以使用字典，将原列标题作为字典的键，将新列标题作为字典的值，运用字典映射的方式进行重命名，这样可以很轻松地完成多列标题的重命名任务。

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Pandas中的字典重命名方法

在Pandas中，我们可以利用字典的方式对多个列标题进行重命名，具体步骤如下：

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]})

# 输出原始的DataFrame
print("原始DataFrame：")
print(df)

# 创建一个字典，用于存储列标题的重命名映射
rename_dict = {'A': 'a', 'B': 'b', 'C': 'c'}

# 使用rename()方法进行重命名，并将重命名后的结果重新赋值给原DataFrame
df = df.rename(columns=rename_dict)

# 输出重命名后的DataFrame
print("重命名后的DataFrame：")
print(df)

运行结果：

原始DataFrame：
   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9
重命名后的DataFrame：
   a  b  c
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

上面的代码中，我们首先创建了一个DataFrame，其中包含三列，分别为’A’、’B’、’C’。然后，我们创建了一个字典rename_dict，其中包含了三对键值对，分别为{‘A’: ‘a’}、{‘B’: ‘b’}、{‘C’: ‘c’}，表示将原始列标题A、B、C分别重命名为a、b、c。

接下来，我们利用Pandas中的rename()方法，对DataFrame进行重命名操作，将rename_dict字典中的键值对作为参数传入方法中。最后，我们将重命名后的结果重新赋值给原始DataFrame，从而得到了重命名后的DataFrame。

Pandas中的map()方法重命名单个列标题

除了使用rename()方法对多个列标题进行重命名外，我们还可以使用Python中内置的map()方法，对单个列标题进行重命名。

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]})

# 输出原始的DataFrame
print("原始DataFrame：")
print(df)

# 使用map()方法对单个列标题进行重命名
df = df.rename(columns={'A': 'a', 'B': 'b'}).\
       rename(columns={'C': 'c'})

# 输出重命名后的DataFrame
print("重命名后的DataFrame：")
print(df)

运行结果：

原始DataFrame：
   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9
重命名后的DataFrame：
   a  b  c
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

上面的代码中，我们首先创建了一个DataFrame，其中包含三列，分别为’A’、’B’、’C’。然后，我们使用两个rename()方法，对DataFrame的单个列标题进行重命操作。在第一个rename()方法中，我们重命名了列标题A、B为a、b；然后，我们使用函数链的方式，再使用一个rename()方法，对列标题C进行了重命名操作，重命名为c。最后，将重命名后的结果重新赋值给原始DataFrame，即完成了单个列标题的重命名操作。