Python 修改 DataFrame 列名的四种方法

在 Python 中，可以使用多种方法来修改 DataFrame 的列名。以下是一些常见的方法：
方法一：使用属性 columns
DataFrame 对象有一个 columns 属性，可以用来获取或设置列名。要修改列名，只需将新的列名分配给 columns 属性即可。

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'old_col_name': [1, 2, 3], 'another_old_col_name': [4, 5, 6]})
# 修改列名
df.columns = ['new_col_name', 'new_another_col_name']
# 打印修改后的 DataFrame
print(df)

方法二：使用 rename 方法
DataFrame 的 rename 方法不仅可以重命名列，还可以用于重命名行和其他各种重命名操作。要仅重命名列，可以将 columns 参数传递给 rename 方法。

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'old_col_name': [1, 2, 3], 'another_old_col_name': [4, 5, 6]})
# 使用 rename 方法修改列名
df = df.rename(columns={'old_col_name': 'new_col_name', 'another_old_col_name': 'new_another_col_name'})
# 打印修改后的 DataFrame
print(df)

方法三：使用 rename 方法结合字典
您也可以使用字典来指定要重命名的列及其新名称，并将其传递给 rename 方法。

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'old_col_name': [1, 2, 3], 'another_old_col_name': [4, 5, 6]})
# 使用 rename 方法结合字典修改列名
df = df.rename(columns={'old_col_name': 'new_col_name', 'another_old_col_name': 'new_another_col_name'})
# 打印修改后的 DataFrame
print(df)

方法四：使用 columns = columns.map()
如果需要基于某些条件对列名进行更复杂的映射，可以使用 map 方法。此方法允许您使用函数来逐一处理列名，并根据需要返回新名称。

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'old_col_name': [1, 2, 3], 'another_old_col_name': [4, 5, 6]})
# 使用 map 方法修改列名
df.columns = df.columns.map(lambda x: x.replace('old', 'new'))
# 打印修改后的 DataFrame
print(df)

以上是四种常见的修改 DataFrame 列名的方法。根据您的具体需求选择适合的方法，并相应地调整代码。通过这些方法，您可以轻松地修改 DataFrame 的列名，使其更符合您的数据分析和处理要求。