一、 简介

巨大家优良，今天我要给巨大家介绍一个非常实用的Pandas技巧——改列名。你们晓得吗，列名就像是数据的标签，改得优良不优良，直接关系到到我们后面的数据处理。下面我就来给巨大家详细讲解一下。

二、 选择性geng改

我们兴许只需要对其中的几列进行改名，这时Neng用rename函数的columns参数。这玩意儿参数就像是一个字典，里面写着原来的列名和新鲜列名的对应关系。比如我们有一个DataFrame，名字叫df，里面有三列：name、age和gender。

        new_name  new_age  gender
        Tom      Mb      John    Mc
        Bill     F        
    

我们只想把name和age这两列的名字改一下 Neng这样写：

        df = df.rename
    

三、用str函数geng改列名

我们兴许需要对列名进行批量geng改，这里我们Neng用pandas的str函数实现。我们Neng通过str.replace函数来实现geng改，通过正则表达式来匹配我们需要geng改的有些。下面是一个示例：

        import pandas as pd
        data = {'name': , 'age': , 'gender': }
        df = pd.DataFrame
        df = df.rename
        print)
    

上面的代码中， 我们指定只对name和age两列进行改名，而gender列没有geng改。一边，我们还加了index参数，用于指定行索引的geng改。columns参数用于指定哪些列需要geng改，这里我们只指定了name和age。后来啊如下：

        name  age  gender
        Tom   20   M
        John  21   M
        Bill  22   F
    

四、 用set_axis函数geng改列名

在pandas的版本0.21及以上，我们Neng用set_axis函数来geng改DataFrame的列名。该函数用的是关键字参数，Neng一次性将全部列名进行geng改。下面是一个示例：

        import pandas as pd
        data = {'name': , 'age': , 'gender': }
        df = pd.DataFrame
        def change_name:
            if name == 'John':
                return 'J'
            else:
                return name
        df.columns = df.columns.map
        print)
    

上面的代码中， 我们定义了一个geng改函数change_name，该函数返回原列名或者对原列名进行geng改。这里我们将原来的列名中的John改成了J。然后用map函数对全部列名进行geng改。后来啊如下：

        name  age  gender
        Tom   20   M
        J     21   M
        Bill  22   F
    

五、 结合apply函数geng改列名

我们兴许需要进行麻烦的geng改操作，这时我们Neng结合apply函数来实现。apply函数Neng将自定义函数应用于每一行或列，实现对数据的自定义处理。下面是一个示例：

        df = df.apply)
        df = df.apply
        print)
    

上面的代码中， 我们用apply函数将name列的全部值转换为巨大写，一边将age列的全部值许多些10。后来啊如下：

        name  age  gender
        TOM   30   M
        J     31   M
        BILL  32   F
    

通过以上几种方法，我们Neng灵活地对Pandas中的列名进行geng改。在实际的数据处理中，合理地geng改列名Neng够帮我们geng优良地搞懂数据，搞优良数据处理效率。希望这篇文章Neng帮到巨大家，Ru果还有其他问题，欢迎在评论区留言聊聊。