给 dataframe 列重命名

在Pandas中，你可以使用rename()方法来重命名DataFrame中的多列。rename()方法允许你传递一个字典参数，在这个字典中我们可以传递 "原列名" : "新列名" 的一一对应关系。我们在字段中定义多个元素就是给多个列做重命名
示例：

import pandas as pd  
  
# 创建一个示例DataFrame  
data = {  
    'old_column1': [1, 2, 3],  
    'old_column2': [4, 5, 6],  
    'old_column3': [7, 8, 9]  
}  
df = pd.DataFrame(data)  
  
# 创建一个列名映射的字典  
columns_dict = {  
    'old_column1': 'new_column1',  
    'old_column2': 'new_column2',  
    'old_column3': 'new_column3'  
}  
  
# 使用rename()方法重命名列  
df_renamed = df.rename(columns=columns_dict)  
  
print(df_renamed)

输出

new_column1  new_column2  new_column3  
0            1            4            7  
1            2            5            8  
2            3            6            9

如果你想要通过函数来重命名列（例如，给所有列名加上前缀），你可以这样做：

# 使用lambda函数给所有列名加上前缀'prefix_'  
df_renamed_func = df.rename(columns=lambda x: 'prefix_' + x)  
  
print(df_renamed_func)

输出

prefix_old_column1  prefix_old_column2  prefix_old_column3  
0                   1                   4                   7  
1                   2                   5                   8  
2                   3                   6                   9

请注意，rename()方法默认返回一个新的DataFrame，而不会修改原始DataFrame。如果你想要修改原始DataFrame，你需要传递 inplace=True参数，这将修改的结果直接作用在原始dataframe上。

# 直接修改原始DataFrame（不推荐，除非你有充分的理由）  
df.rename(columns=columns_dict, inplace=True)  
  
# 或者将结果赋值回一个变量（推荐）  
df = df.rename(columns=columns_dict)