python:rename函数用法

在Pandas库中,rename函数是一个非常实用的方法,用于重命名DataFrame或Series的轴标签(如列名或索引)。以下是rename函数的基本用法、参数以及一些示例。

1.rename基本语法

DataFrame.rename(mapper=None, index=None, columns=None, axis=None,copy=True, inplace=False, level=None, errors='ignore')

2.参数说明

  • mapper: 一个字典、函数或Series,用于映射新旧标签。如果提供字典,它的键是旧标签,值是新标签。如果提供函数,则该函数应用于每个标签。
  • index / columns: 分别用于重命名索引和列的映射器。当mapper参数也提供时,优先级高于此参数。
  • axis: 指定作用的轴,可以是0(索引)或1(列)。在多数情况下直接使用indexcolumns更直观。
  • copy: 布尔值,默认为True,意味着返回对象的副本。如果为False,则可能在原地修改对象。
  • inplace: 布尔值,默认为False。如果为True,则直接在原DataFrame上修改,不会返回任何值。
  • level: 仅在多级索引时使用,指定了要重命名的级别。
  • errors: 指定遇到未知标签时的行为,可以是'ignore'(忽略)、'raise'(抛出错误)等。

3. 示例

3.1 重命名列
import pandas as pd# 创建一个简单的DataFrame
data = {'old_name_1': [1, 2, 3], 'old_name_2': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)# 使用字典重命名列
df_renamed = df.rename
(columns={'old_name_1': 'new_name_1', 'old_name_2': 'new_name_2'})print(df_renamed)

 

3.2 重命名索引
# 创建一个简单的DataFrame
data1 = {'old_name_1': [1, 2, 3],'old_name_2': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data1)
df_with_index = df.set_index('old_name_1')
df_index_renamed = df_with_index.rename(index={1: 'first', 2: 'second', 3: 'third'}, inplace=False)print(df_index_renamed)

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