pandas.DataFrame.rename #

数据框。重命名（mapper = None， *， index = None， columns = None， axis = None， copy = None， inplace = False， level = None， errors = 'ignore'）[来源]＃

重命名列或索引标签。

函数/字典值必须是唯一的（一对一）。字典/系列中未包含的标签将保持原样。列出的额外标签不会引发错误。

请参阅用户指南了解更多信息。

参数：

类似字典或函数的映射器: 应用于该轴值的类似字典或函数的转换。使用mapper和指定要使用、或和 axis定位的轴。mapperindexcolumns
类似字典或函数的索引: 指定轴的替代方法（相当于）。mapper, axis=0index=mapper
类似字典或函数的列: 指定轴的替代方法（相当于）。mapper, axis=1columns=mapper
轴{0 或 'index', 1 或 'columns'}, 默认 0: 轴以为目标mapper。可以是轴名称（“索引”、“列”）或数字（0、1）。默认为“索引”。
复制布尔值，默认 True: 同时复制基础数据。

笔记

copy关键字将改变 pandas 3.0 中的行为。默认情况下会启用Copy-on-Write ，这意味着所有带有 copy关键字的方法都将使用惰性复制机制来推迟复制并忽略copy关键字。 copy关键字将在 pandas 的未来版本中删除。

您已经可以通过启用写入时复制来获得未来的行为和改进pd.options.mode.copy_on_write = True
inplace布尔值，默认 False: 是否修改 DataFrame 而不是创建一个新的。如果为 True，则忽略复制值。
level int 或级别名称，默认 None: 对于多重索引，仅重命名指定级别中的标签。
错误{'ignore', 'raise'}, 默认 'ignore': 如果为“raise”，则当类似 dict 的映射器、索引或列包含正在转换的索引中不存在的标签时，将引发KeyError 。如果“忽略”，现有的键将被重命名，额外的键将被忽略。

返回：

数据框或无: 具有重命名的轴标签的 DataFrame 或 None if inplace=True。

加薪：

按键错误: 如果在选定的轴中找不到任何标签并且“errors='raise'”。

也可以看看

DataFrame.rename_axis: 设置轴的名称。

例子

DataFrame.rename支持两种调用约定

(index=index_mapper, columns=columns_mapper, ...)
(mapper, axis={'index', 'columns'}, ...)

我们强烈建议使用关键字参数来阐明您的意图。

使用映射重命名列：

>>> df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]})
>>> df.rename(columns={"A": "a", "B": "c"})
   a  c
0  1  4
1  2  5
2  3  6

使用映射重命名索引：

>>> df.rename(index={0: "x", 1: "y", 2: "z"})
   A  B
x  1  4
y  2  5
z  3  6

将索引标签转换为不同的类型：

>>> df.index
RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)
>>> df.rename(index=str).index
Index(['0', '1', '2'], dtype='object')

>>> df.rename(columns={"A": "a", "B": "b", "C": "c"}, errors="raise")
Traceback (most recent call last):
KeyError: ['C'] not found in axis

使用轴样式参数：

>>> df.rename(str.lower, axis='columns')
   a  b
0  1  4
1  2  5
2  3  6

>>> df.rename({1: 2, 2: 4}, axis='index')
   A  B
0  1  4
2  2  5
4  3  6