使用Pandas对列名和索引进行重命名的几种常见方法

import pandas as pd

# 创建一个简单的 DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
}
df = pd.DataFrame(data)
print("原始 DataFrame:")
print(df)

原始 DataFrame:
   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

# 直接修改所有列名
df.columns = ['Col1', 'Col2', 'Col3']
print("\n修改后的 DataFrame (使用 columns 属性):")
print(df)

修改后的 DataFrame (使用 columns 属性):
   Col1  Col2  Col3
0     1     4     7
1     2     5     8
2     3     6     9

python
# 只修改部分列名
df.rename(columns={'Col1': 'Column1', 'Col2': 'Column2'}, inplace=True)
print("\n修改后的 DataFrame (使用 rename 方法):")
print(df)

修改后的 DataFrame (使用 rename 方法):
   Column1  Column2  Col3
0        1        4     7
1        2        5     8
2        3        6     9

# 设置新索引
df.set_index('Col3', inplace=True)
print("\n设置新索引后的 DataFrame:")
print(df)

# 重置索引
df.reset_index(inplace=True)
print("\n重置索引后的 DataFrame:")
print(df)

设置新索引后的 DataFrame:
      Column1  Column2
Col3                   
7           1        4
8           2        5
9           3        6

重置索引后的 DataFrame:
   Col3  Column1  Column2
0     7        1        4
1     8        2        5
2     9        3        6

df.rename(columns={'Column1': 'Col3'}, inplace=True)

if 'Col3' not in df.columns:
    df.rename(columns={'Column1': 'Col3'}, inplace=True)
else:
    print("目标列名已存在，无法重命名")

# 替换特殊字符为空格
df.columns = [col.replace(' ', '_') for col in df.columns]

# 错误用法
df.rename(columns={'Column1': 'NewName'})  # 没有生效

# 正确用法
df.rename(columns={'Column1': 'NewName'}, inplace=True)  # 生效

# 填充缺失值
df.fillna(method='ffill', inplace=True)