试图理解使用inplace=true vs-false[duplicate]更改列名
据我所知，当我更改列名时，将inplace设置为true或false的决定取决于我是要更改原始数据框（inplace=True）还是创建一个新的数据框对象（inplace=False）。
我在xlsx中有一个源文件，其中我想要的数据框的列名位于第2行。我需要更改其中一个列名，以便它与分析的其余部分一致。
df_original = pd.read_excel('filepath.xlsx', sheet_name = "LookUpReferences", skiprows = 1)
df_original = df_original.rename(columns = {'WrongName': 'CorrectName'}, inplace = True)
当我这样做，例如，通过head（）函数查看输出时，我得到
属性错误：'NoneType'对象没有属性'head'
我可以通过创建一个新的数据帧并设置inplace=False来解决这个问题，即。
df_new = df_original.rename(columns = {'WrongName': 'CorrectName'}, inplace = False)
但这会变得很麻烦。所以我试图理解为什么inplace=True没有按照我希望的方式工作。它是read_excel的skiprows部分吗？？？这是我能想到为什么我得到一个无类型的唯一原因。但是，很像琼恩·雪诺，我什么都不知道...
谢谢
共有1个答案
正如您自己所说，inplace=True改变了原始数据帧，因此您不必重新分配它。另一方面，默认设置为inplace=False，因此您可以重命名（并重新分配）为：
df_new = df_original.rename(columns = {'WrongName': 'CorrectName'})
我不确定这对你来说是否太麻烦了。
此外，正如这里解释的就地性能，不能保证就地操作运行得更快。
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