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