在Pandas中进行数据重命名的方法示例

import pandas as pd
 
# 创建一个示例DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 打印原始DataFrame
print("原始DataFrame:")
print(df)
 
# 使用字典进行列名重命名
new_columns = {'A': 'Column1', 'B': 'Column2', 'C': 'Column3'}
df_renamed = df.rename(columns=new_columns)
 
# 打印重命名后的DataFrame
print("\n重命名后的DataFrame:")
print(df_renamed)

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

   Column1  Column2  Column3
0        1        4        7
1        2        5        8
2        3        6        9

# 使用函数为列名添加前缀
df_renamed = df.rename(columns=lambda x: f'Prefix_{x}')
 
# 打印重命名后的DataFrame
print("\n添加前缀后的DataFrame:")
print(df_renamed)

 Prefix_A  Prefix_B  Prefix_C
0         1         4         7
1         2         5         8
2         3         6         9

# 创建一个带有自定义索引的DataFrame
data = {
    'Value': [10, 20, 30]
}
index = ['a', 'b', 'c']
df = pd.DataFrame(data, index=index)
 
# 打印原始DataFrame
print("原始DataFrame:")
print(df)
 
# 使用字典进行索引重命名
new_index = {'a': 'Alpha', 'b': 'Beta', 'c': 'Gamma'}
df_renamed = df.rename(index=new_index)
 
# 打印重命名后的DataFrame
print("\n重命名索引后的DataFrame:")
print(df_renamed)

   Value
a      10
b      20
c      30

        Value
Alpha    10
Beta     20
Gamma    30

# 使用函数为索引添加后缀
df_renamed = df.rename(index=lambda x: f'{x}_Suffix')
 
# 打印重命名后的DataFrame
print("\n添加后缀后的DataFrame:")
print(df_renamed)

           Value
a_Suffix    10
b_Suffix    20
c_Suffix    30

# 同时重命名列名和索引
df_renamed = df.rename(columns={'Value': 'NewValue'}, index={'a': 'Alpha', 'b': 'Beta', 'c': 'Gamma'})
 
# 打印重命名后的DataFrame
print("\n同时重命名列名和索引后的DataFrame:")
print(df_renamed)

         NewValue
Alpha       10
Beta        20
Gamma       30

# 原地修改列名
df.rename(columns={'Value': 'RenamedValue'}, inplace=True)
 
# 打印原地修改后的DataFrame
print("\n原地修改列名后的DataFrame:")
print(df)

          RenamedValue
Alpha           10
Beta            20
Gamma           30

# 创建一个具有多级索引的DataFrame
arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz'],
          ['one', 'two', 'one', 'two']]
index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('first', 'second'))
data = {
    'value': [1, 2, 3, 4]
}
df = pd.DataFrame(data, index=index)
 
# 打印原始DataFrame
print("原始DataFrame:")
print(df)
 
# 重命名多级索引中的'first'级别
df_renamed = df.rename(index={'bar': 'foo'}, level='first')
 
# 打印重命名后的DataFrame
print("\n重命名多级索引后的DataFrame:")
print(df_renamed)

                 value
first second         
bar   one          1
      two          2
baz   one          3
      two          4

                 value
first second         
foo   one          1
      two          2
baz   one          3
      two          4