一般常用的有两个方法：
1、使用DataFrame.index = [newName]，DataFrame.columns = [newName]，这两种方法可以轻松实现。
2、使用rename方法（推荐）：
DataFrame.rename（mapper = None，index = None，columns = None，axis = None，copy = True，inplace = False，level = None ）
参数介绍：
mapper，index，columns：可以任选其一使用，可以是将index和columns结合使用。index和column直接传入mapper或者字典的形式。
axis：int或str，与mapper配合使用。可以是轴名称（‘index’，‘columns’）或数字（0,1）。默认为’index’。
copy：boolean，默认为True，是否复制基础数据。
inplace：布尔值，默认为False，是否返回新的DataFrame。如果为True，则忽略复制值。
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import *
from numpy import *
data_1=DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),index=list("ABC"),columns=list("XYZ"))
print(data_1)
data_1.index=list("abc")
data_1.columns=list("xyz")
print(data_1)
# =============================================================================
# X Y Z
# A 0 1 2
# B 3 4 5
# C 6 7 8
# x y z
# a 0 1 2
# b 3 4 5
# c 6 7 8
# =============================================================================
data_2=DataFrame(np.arange(10).reshape(2,5),index=list("AB"),columns=list("vwxyz"))
print(data_2)
data_3=data_2.rename(index=str.lower,columns=str.upper)
print(data_3)
data_4=data_3.rename(index={"a":"aaaa","b":"BBBB"},columns={"V":"VVVVV"})
print(data_4)
# =============================================================================
# X Y Z
# A 0 1 2
# B 3 4 5
# C 6 7 8
# x y z
# a 0 1 2
# b 3 4 5
# c 6 7 8
# v w x y z
# A 0 1 2 3 4
# B 5 6 7 8 9
# V W X Y Z
# a 0 1 2 3 4
# b 5 6 7 8 9
# VVVVV W X Y Z
# aaaa 0 1 2 3 4
# BBBB 5 6 7 8 9
# =============================================================================
参考：https://blog.csdn.net/missyougoon/article/details/83780845
一般常用的有两个方法：1、使用DataFrame.index = [newName]，DataFrame.columns = [newName]，这两种方法可以轻松实现。2、使用rename方法（推荐）：DataFrame.rename（mapper = None，index = None，columns = None，axis = None，copy = True，inplace = Fa...
修改索引index
1、采取直接赋值的方法：
df1=pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),index=['bj','sh','gz'],columns=['a','b','c'])
print(df1)
#修改index，直接给index重新赋值
df1.index=['beijing','shanghai','guangzhou']
print(df1)
输出结果：
2、使用rename
可以自定义map函数（x是原有的行列值）
def test_map(x):
return x+
一般常用的有两个方法：
1、使用DataFrame.index = [newName]，DataFrame.columns = [newName]，这两种方法可以轻松实现。
2、使用rename方法（推荐）：
DataFrame.rename（mapper = None，index = None，columns = None，axis = None，copy = True，inplace = Fa...
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
df = df.rename(columns={'A': 'a', 'B': 'b', 'C': 'c'})
print(df)
运行结果：
a ...
DataFrame重新命名轴索引
在实际的应用当中，我们经常会需要将读取成datafram的数据中列索引
或者行索引变成我们想要的索引。这里我将给大家演示如何重新命名行、列索引。
# 创建dataframe
data = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((3, 4)),
index=['BeiJing', 'Tokyo...
在pandas中，可以使用set_index()方法来修改DataFrame的索引。它有两个参数：第一个是用作新索引的列名或列编号，第二个是一个布尔值，用于指示是否在原始DataFrame中保留该列。
例如，如果你有一个名为df的DataFrame，其中有一列叫做'index_col'，你想要将它设置为新的索引，而不在原始DataFrame中保留该列，可以这样做：
df = df.set_inde...
一、DataFrame的基本属性和方法
dataframe.shape 元组 返回dataframe形状
dataframe.head(3) 新DataFrame 获取前三行，默认获取前五行
dataframe.tail(3) 新DataFrame 获取后三行，默认获取后五行
dataframe.index 获取index
dataframe.columns 获取columns， DataFrame的列索引列表
dataframe.values 获取values 获取所有value
可以使用rename()方法来修改pandas dataframe的列名。具体操作如下：
1. 使用rename()方法，将原列名和新列名以字典形式传入。
例如，将列名A改为B：
df.rename(columns={'A': 'B'}, inplace=True)
2. 如果要修改多个列名，可以将多个字典放在一个列表中，然后传入rename()方法。
例如，将列名A改为B，将列名C改为D：
df.rename(columns={'A': 'B', 'C': 'D'}, inplace=True)
3. 如果只想修改部分列名，可以使用列索引来选择需要修改的列，然后再使用rename()方法。
例如，将第一列的列名A改为B：
df.rename(columns={df.columns[0]: 'B'}, inplace=True)
注意，修改列名时，需要将inplace参数设置为True，才能直接修改原dataframe。如果不设置inplace参数或者将其设置为False，则会返回一个新的dataframe，原dataframe不会被修改。
Django使用models进行迁移时报错django.contrib.admin.sites.AlreadyRegistered: The model User is already registe
vscode 修改终端字体
