首先，构建一个dataframe：

import pandas as pd
d={'one':{'a':1,'b':2,'c':3,'d':4},'two':{'a':5,'b':6,'c':7,'d':8},'three':{'a':9,'b':10,'c':11,'d':12}}
df=pd.DataFrame(d)
print(df)
输出结果为：
 
 
one two three
 a 1 5 9
 b 2 6 10
 c 3 7 11
 d 4 8 12
 
将第2列列名更改为twotwo
 
df.rename(columns={'two':'twotwo'},inplace=True)
print(df)
输出结果为：
 
 
one twotwo three
 a 1 5 9
 b 2 6 10
 c 3 7 11
 d 4 8 12
 
将第1行和第2行的行名更改为aa,bb
 
df.rename(index={'a':'aa','b':'bb'},inplace=True)
print(df)
输出结果为：
 
 
one twotwo three
 aa 1 5 9
 bb 2 6 10
 c 3 7 11
 d 4 8 12
 
更改成功。
 当然，也可以选择暴力更改行名或列名：
 
df.columns=['onon','twtw','thth']
print(df)
输出结果为：
 
 
onon twtw thth
 aa 1 5 9
 bb 2 6 10
 c 3 7 11
 d 4 8 12
 
                    更改行名或更改列名可以选用rename函数。首先，构建一个dataframe：import pandas as pdd={'one':{'a':1,'b':2,'c':3,'d':4},'two':{'a':5,'b':6,'c':7,'d':8},'three':{'a':9,'b':10,'c':11,'d':12}}df=pd.DataFrame(d)print(df)输出结果...
				
pandas：rename函数 修改列名和索引rename函数简介0 构建学习数据1 修改索引两种方式2 修改列名两种方式3 是否替换原列表3 pandas 字母转换大小写3 使用axis参数常见问题问题：参数位置错误修改办法：
rename函数简介
df.rename(index=None
		,columns=None
		,axis=None
		,inplace=False)
>>> import pandas
>>> dict_a = {'user_id':['webbang','webbang','webbang'],'book_id':['3713327','4074636','26873486'],'rating':['4','4','4'],'mark_date':['2017-03-07','2017-03-07','2017-03-07']}
>>> df = pandas.DataFrame(dict_a) # 从字典创建DataFrame
>>> df # 创建好的df列名默认按首字母顺序排序，和字典中的先后顺
				
拯救pandas计划（6）——多级分组并将次级条件转换为列名/ 数据需求/ 需求拆解/ 需求处理方法一方法二方法三/ 总结
最近发现周围的很多小伙伴们都不太乐意使用pandas，转而投向其他的数据操作库，身为一个数据工作者，基本上是张口pandas，闭口pandas了，故而写下此系列以让更多的小伙伴们爱上pandas。
系列文章说明：
系列名（系列文章序号）——此次系列文章具体解决的需求
windows 10
python 3.8
pandas >=1.2.4
/ 数据需求
需要将下列
				
本节主要介绍pandas经常读取的两种数据格式，其分别是CSV和JSON本节使用两个数据集分别是2019腾讯算法大赛和中国AI创新创业大赛的数据集.
没有标签的原始数据的格式带标题的数据格式
本节在介绍pandas读取CSV文件的时候，主要分成两个部分:
第一、读取小文件时应该要注意的几种情况，1、数据集中是否有标签信息。 2、读取指定列的数据 和行的数据记录、3原始数据集中没有列名的时候...
DataFrame.loc
Access a group of rows and columns by label(s) or a boolean array.
.loc[] is primarily label based, but may also be used with a boolean array.
# 可以使用label值，但是也可以使用布尔值
  Allowed inputs are: # 可以接受单个的label，多个label的列表，多个label的切片
  A single label, e.g. 5 or ‘a’, (note that 5 is in
				
要打印python dataframe的列名，有多种方法可以实现。其中一种方法是使用`df.columns`属性，它会返回一个包含列名的Index对象。你可以直接打印`df.columns`来获取列名。[2] 另一种方法是使用`list(df)`，它会将列名转换为一个列表进行输出。你还可以使用`df.keys()`方法，它会返回一个包含列名的Index对象，你可以将其转换为一个列表并进行遍历。 以上是三种获取python dataframe列名的方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
-  *1* [【20211028】【Python】获取DataFrame的行名和列名](https://blog.csdn.net/weixin_40583722/article/details/121010262)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
-  *2* *3* [pandas dataframe获取列名、添加列名、列索引](https://blog.csdn.net/pearl8899/article/details/127554276)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]