這期內(nèi)容當(dāng)中小編將會給大家?guī)碛嘘P(guān)如何修改Pandas中行或列的名字，文章內(nèi)容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

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pandas.DataFrame.rename

使用函數(shù)： DataFrame.rename(mapper=None, index=None, columns=None, axis=None, copy=True, inplace=False, level=None)

功能：更改軸標(biāo)簽

函數(shù)字典值必須是唯一的（1對1）。未包含在 字典/Series  中的標(biāo)簽將保留原樣。列出的額外標(biāo)簽不會引發(fā)錯誤。

參數(shù):

mapper, index, columns : dict-like or function, optional dict-like or functions transformations to apply to that axis' values. Use either mapperand axis to specify the axis to target with mapper, or index and columns. dict-like 或函數(shù)轉(zhuǎn)換以應(yīng)用于該軸的值。二者必選其一mapper，并使用axis指定軸與目標(biāo)mapper，或index和 columns。 主要用于指定需要修改的地方：index or columns axis : int or str, optional Axis to target with mapper. Can be either the axis name (‘index', ‘columns') or number (0, 1). The default is ‘index'. 軸與目標(biāo)mapper?？梢允禽S名稱（'index'，'columns'）或數(shù)字（0,1）。默認(rèn)為'index'。 copy : boolean, default True Also copy underlying data 還復(fù)制基礎(chǔ)數(shù)據(jù) inplace : boolean, default False Whether to return a new DataFrame. If True then value of copy is ignored. 是否返回新的DataFrame。如果為True，則忽略復(fù)制值。 level : int or level name, default None In case of a MultiIndex, only rename labels in the specified level. 如果是MultiIndex，只重命名指定級別的標(biāo)簽。

返回:	renamed : DataFrame

例子

DataFrame.rename 支持兩種調(diào)用約定

• (index=index_mapper, columns=columns_mapper, ...)

• (mapper, axis={'index', 'columns'}, ...)

我們強烈建議您使用關(guān)鍵字參數(shù)來闡明您的意圖。

>>> df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]})
>>> df.rename(index=str, columns={"A": "a", "B": "c"})
  a c
0 1 4
1 2 5
2 3 6
>>> df.rename(index=str, columns={"A": "a", "C": "c"})
  a B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
 
 
#使用軸樣式參數(shù)
 
>>> df.rename(str.lower, axis='columns')
  a b
0 1 4
1 2 5
2 3 6
>>> df.rename({1: 2, 2: 4}, axis='index')
  A B
0 1 4
2 2 5
4 3 6

上述就是小編為大家分享的如何修改Pandas中行或列的名字了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關(guān)知識，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

新聞標(biāo)題：如何修改Pandas中行或列的名字-創(chuàng)新互聯(lián)
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