将数据帧的列从 0 重命名为字符串（重命名不起作用）

Question

我有一个如下所示的数据框

	索引	0	功能2	功能3
0	邮政编码	0.10	y	z
1	纬度	0.56	y	z
2	经度	0.39	y	z

我使用以下代码将第三列名称 0 更改为其他名称，但是当我再次输出数据帧时，没有任何变化，该列仍然是 0。

df.rename(index={0: 'feature_rank'})
# Or alternatively
df.rename(column={0: 'feature_rank'})

我还想知道是否可以将第二列的名称更改为其他名称。再次重命名不适用于“索引”列

Answer 1

DataFrame.rename()

返回一个新的数据框，其中的列已重命名（这在进行方法链接时很有用）。

您想通过执行以下操作来保留结果：

df = df.rename(column={0: 'feature_rank'})

或者，它有一个参数（称为

inplace

），允许您就地执行操作（因此您不需要重新分配）：

df.rename(column={0: 'feature_rank'}, inplace=True)

如果您想重命名多个列，您可以将它们添加到字典中，例如：

df = df.rename(column={0: 'feature_rank', 'feature2': 'my_new_name_for_feature2'})

注意

关于使用

df.rename(index=...)

与

df.rename(columns=...)

会产生不同的结果。设置

index

参数将重命名行，设置

columns

参数将重命名列。

例如：

df = df.rename(column={0: 'feature_rank'})

	索引	特征_排名	功能2	功能3
0	邮政编码	0.10	y	z
1	纬度	0.56	y	z
2	经度	0.39	y	z

相反：

df = df.rename(index={0: 'feature_rank'})

	索引	0	功能2	功能3
特征_排名	邮政编码	0.10	y	z
1	纬度	0.56	y	z
2	经度	0.39	y	z

Answer 2

希望这会起作用。

df.rename(columns={'0': 'feature_rank'}, inplace=True)

Answer 3

你应该尝试这个：

df.rename(column={'0':'feature_rank', 'feature2': 'my_new_name_for_feature2'}, inplace=True)