Python-重命名pandas列
我有一个使用pandas和列标签的DataFrame，我需要对其进行编辑以替换原始列标签。
我想A在原始列名称为的DataFrame 中更改列名称：
['$a', '$b', '$c', '$d', '$e']
至
['a', 'b', 'c', 'd', 'e'].
我已经将编辑后的列名存储在列表中，但是我不知道如何替换列名。
问题答案：
只需将其分配给.columns属性：
>>> df = pd.DataFrame({'$a':[1,2], '$b': [10,20]})
>>> df.columns = ['a', 'b']
>>> df
a b
0 1 10
1 2 20
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我正在尝试更改dataframe列的名称，我尝试了两种方法，但都不起作用。这是我的代码； 方法一：
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问题内容： 这个问题已经在这里有了答案 ： 使用pandas GroupBy.agg（）对同一列进行多次聚合 （3个答案） 去年关闭。 示例数据集： 我想通过和对这个数据集的观察进行分组，并对每个组求和。所以我用了这样的东西… 在使用时，我能够获得“ SQL-like”输出。我的问题是我无法在此处 重命名聚合变量。因此，在SQL中，如果想做上述事情，我会做这样的事情： 正如我们看到的，它很容易让我
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我正在尝试用dataframe.from_dict操作命名新dataframe的列。
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问题内容： 我有一个数据框，我想根据另一个计划用作字典的数据框重命名列。例如，我拥有的第一个数据框是： 作为第二个数据框，我想用作字典： 我想得到的结果如下： 最初，我想将第一个数据框重塑为长格式，然后与字典数据框合并，然后重塑为宽格式。但是我认为这效率很低，因此我想使用一种更有效的方法（如果存在）。非常感谢您的帮助。 问题答案： 我觉得你可以先创建从，然后创建从列由您再使用：
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我有一个dataframe，我想根据另一个我计划用作字典的dataframe重命名这些列。例如，我的第一个数据帧是： 作为我想用作字典的第二个数据帧： 我希望得到的结果如下： 最初，我想将第一个数据帧重塑为长格式，然后与字典数据帧合并，然后重塑为宽格式。然而，我认为这是相当低效的，所以我想使用一种更有效的方法（如果存在的话）。非常感谢你的帮助。
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我有一个dataframe，其列为RangeIndex。我想改名字。