重命名标头 pandas - Python

在pandas中，重命名列名（列标题）和行名（行标题）是一项非常重要的操作。重命名列名可以使数据框更容易理解，而重命名行名可以使行索引更直观。

重命名列名（列标题）

pandas提供了rename()函数来重命名列名，以下是一个示例：

import pandas as pd

data = {'列名1': [1, 2, 3], '列名2': [4, 5, 6], '列名3': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

df = df.rename(columns={'列名1': '新列名1', '列名2': '新列名2', '列名3': '新列名3'})

以上代码将“列名1”重命名为“新列名1”，将“列名2”重命名为“新列名2”，将“列名3”重命名为“新列名3”。

重命名行名（行标题）

pandas提供了rename()函数来重命名行名，以下是一个示例：

import pandas as pd

data = {'列名1': [1, 2, 3], '列名2': [4, 5, 6], '列名3': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
df = df.set_index('列名1')

df = df.rename(index={1: '新行名1', 2: '新行名2', 3: '新行名3'})

以上代码将行名为“1”的行重命名为“新行名1”，将行名为“2”的行重命名为“新行名2”，将行名为“3”的行重命名为“新行名3”。

总结

重命名标头是pandas中一项非常有用的操作，可以使数据框更加易于理解。rename()函数可以实现重命名列名和行名的功能，代码片段如下所示（需要先导入pandas）：

# 重命名列名
df = df.rename(columns={'旧列名1': '新列名1', '旧列名2': '新列名2', ...})

# 重命名行名
df = df.rename(index={旧行名1: '新行名1', 旧行名2: '新行名2', ...})