Pandas dataframe列名重新命名

有三種方法：

1、使用columns重新命名：

import pandas as pd

data=pd.
read_csv
('./data/job_info/job_info.csv'
,encoding=
'gbk'
)data.columns =
['公司'
,'崗位'
,'工作地點'
,'工資'
,'發布日期'
]data

原表：對指定列重新命名可以使用rename()方法。預設是使用新的列名新建乙個dataframe

import pandas as pd

data=pd.
read_csv
('./data/job_info/job_info.csv'
,encoding=
'gbk'
)data=data.
rename
(columns=
)data

如果要在原來的dataframe上修改列名，可以設定引數inplace為true：

import pandas as pd

data=pd.
read_csv
('./data/job_info/job_info.csv'
,encoding=
'gbk'
)data=data.
rename
(columns=
,inplace=true)

#但是我並沒有看懂

#原**:
df.rename
(columns=lambda x: x[1:
], inplace=true)

rename()，新增了引數axis，它的值為可以columns或者1，當引數為columns或1時，用於修改列名：

import pandas as pd

data=pd.
read_csv
('./data/job_info/job_info.csv'
,encoding=
'gbk'
)data=data.
rename
(columns=
)data

rename()是對指定列名做更改，set_axis則是可以重新設定列名，inplace引數用於標記是否在原來的dataframe修改列名：

import pandas as pd

data=pd.
read_csv
('./data/job_info/job_info.csv'
,encoding=
'gbk'
)data.
set_axis([
'公司'
,'崗位'
,'工作地點'
,'工資'
,'發布日期'
],axis=
'columns'
,inplace=false)
data

Pandas DataFrame用法總結

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