在熊猫中重命名列名

重命名特定列

使用 df.rename（） 函数并引用要重命名的列。并非所有列都必须重命名：

df = df.rename(columns={'oldName1': 'newName1', 'oldName2': 'newName2'})
# Or rename the existing DataFrame (rather than creating a copy) 
df.rename(columns={'oldName1': 'newName1', 'oldName2': 'newName2'}, inplace=True)

最小代码示例

df = pd.DataFrame('x', index=range(3), columns=list('abcde'))
df

   a  b  c  d  e
0  x  x  x  x  x
1  x  x  x  x  x
2  x  x  x  x  x

以下方法都有效并产生相同的输出：

df2 = df.rename({'a': 'X', 'b': 'Y'}, axis=1)  # new method
df2 = df.rename({'a': 'X', 'b': 'Y'}, axis='columns')
df2 = df.rename(columns={'a': 'X', 'b': 'Y'})  # old method  

df2

   X  Y  c  d  e
0  x  x  x  x  x
1  x  x  x  x  x
2  x  x  x  x  x

请记住将结果重新分配，因为修改不在原位。或者，指定：inplace=True

df.rename({'a': 'X', 'b': 'Y'}, axis=1, inplace=True)
df

   X  Y  c  d  e
0  x  x  x  x  x
1  x  x  x  x  x
2  x  x  x  x  x
 

从 v0.25 开始，还可以指定在指定无效的要重命名的列时引发错误。请参阅 v0.25 rename（） 文档。errors='raise'

重新分配列标题

将 df.set_axis（） 与 和 一起使用（以返回副本）。axis=1inplace=False

df2 = df.set_axis(['V', 'W', 'X', 'Y', 'Z'], axis=1, inplace=False)
df2

   V  W  X  Y  Z
0  x  x  x  x  x
1  x  x  x  x  x
2  x  x  x  x  x

这将返回一个副本，但您可以通过设置就地修改 DataFrame（这是版本 <=0.24 的默认行为，但将来可能会更改）。inplace=True

您还可以直接分配标头：

df.columns = ['V', 'W', 'X', 'Y', 'Z']
df

   V  W  X  Y  Z
0  x  x  x  x  x
1  x  x  x  x  x
2  x  x  x  x  x

只需将其分配给属性：.columns

>>> df = pd.DataFrame({'$a':[1,2], '$b': [10,20]})
>>> df
   $a  $b
0   1  10
1   2  20

>>> df.columns = ['a', 'b']
>>> df
   a   b
0  1  10
1  2  20