Python-在Pandas DataFrame中更改列名和行索引
Pandas是一个python库，提供了许多数据分析功能，而这些功能在python标准库中是不可用的。一种这样的功能是使用数据帧。它们是代表列和行的矩形网格。在创建数据框时，我们确定列的名称，并在随后的数据操作中引用它们。但是在某些情况下，我们需要在创建数据框后更改列的名称。在本文中，我们将看到如何实现这一目标。
使用rename()
这是最优选的方法，因为我们可以使用此方法更改列索引和行索引。我们只是将旧值和新值作为键值对的字典传递给此方法，并使用新名称保存数据框。
示例
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'ColumnA': [23, 92, 32],
'ColumnB': [54, 76, 43],
'ColumnC': [16, 45, 10]
},
index=['10-20', '20-30', '30-40'])
df_renamed = df.rename(columns={'ColumnA': 'Col1', 'ColumnB': 'Col2', 'ColumnC': 'Col3'},
index={'10-20': '1', '20-30': '2', '30-40': '3'})
print(df)
print("\n",df_renamed)输出结果
运行上面的代码将为我们提供以下结果：
ColumnA ColumnB ColumnC
10-20 23 54 16
20-30 92 76 45
30-40 32 43 10
Col1 Col2 Col3
1 23 54 16
2 92 76 45
3 32 43 10使用df.columns
可以直接为df.columns分配新的列名。当再次使用数据框时，将引用新的列名。
示例
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'ColumnA': [23, 92, 32],
'ColumnB': [54, 76, 43],
'ColumnC': [16, 45, 10]
},
index=['10-20', '20-30', '30-40'])
df.columns=["Length","Breadth","Depth"]
print(df)输出结果
运行上面的代码将为我们提供以下结果：
Length Breadth Depth 10-20 23 54 16 20-30 92 76 45 30-40 32 43 10
通过添加前缀
Pandas数据框提供了为列名添加前缀和后缀的方法。我们只需使用此方法来添加所需的前缀，该前缀将附加到每个列名称中。
示例
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'ColA': [23, 92, 32],
'ColB': [54, 76, 43],
'ColC': [16, 45, 10]
},
index=['10-20', '20-30', '30-40'])
print(df.add_prefix('Jan-'))输出结果
运行上面的代码将为我们提供以下结果：
Jan-ColA Jan-ColB Jan-ColC 10-20 23 54 16 20-30 92 76 45 30-40 32 43 10