这篇文章主要介绍“Pandas中怎么对DataFrame列名进行重命名”，在日常操作中，相信很多人在Pandas中怎么对DataFrame列名进行重命名问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Pandas中怎么对DataFrame列名进行重命名”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
Pandas是一个用于数据分析和操作的Python库。在pandas中几乎所有的操作都围绕着DataFrame。Dataframe是一个二维表的抽象表示，可以包含各种数据。
1.重命名Pandas DataFrame Column（列）
背景：只想重命名几列，最好在创建DataFrame后使用rename方法
使用Dataframe时，列经常被称为属性或字段。
有两个选项用于操作DataFrame的列名:
重命名现有的DataFrame的列
在创建新的DataFrame时指定自定义列名
(1)重命名现有DataFrame的列——rename( )函数
使用rename()方法，它需要:
一个字典作为columns参数，包含 {原列名:新列名} 的键值对的映射。
一个boolean值作为inplace参数，如果设置为True将对原始Dataframe进行修改。
举例：
df.rename(columns = {'Name' : 'First Name', 'age' : 'Age'}, inplace = True)PS：Pandas读取csv或excel数据时，很可能遇到的columns中，列名会带有特殊字符，例如：空格、 、 、双空格、引号等等，如果不想手动修改的话，可以df.rename()来解决。
df = pd.read_excel(data_path)df_ = df.rename(columns=lambda x: x.replace(" ","").replace(' ','').replace(" ","").replace(r" ","").replace(r"","")）2.在创建Dataframe时指定列名
从一个csv文件中创建一个Dataframe并想忽略列名而指定自己的列名
(1)通过向names参数传递一个列表，我们可以用我们自己的列表覆盖已经存在的列。列表中的每一列都必须有一个名字，否则就会出现异常。
columns = ['First Name', 'Age']df = pd.read_csv('out.csv', header = None, names = columns)(2)另一种方法是在普通的DataFrame()构造函数中指定列名。唯一不同的是，现在接收列名列表的参数被称为column而不是 names:
import numpy as np new_columns = ['First Name', 'Age']data = np.array([["Nicholas", 23],["Scott", 32],["David", 25]]) df = pd.DataFrame(data, columns = new_columns)3.※使用 list 设置全部列名※
df.columns = list("abcd")到此，关于“Pandas中怎么对DataFrame列名进行重命名”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注编程网网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
