在 Pandas 中使用 CSV 文件的索引号重命名列名
pythonserver side programmingprogramming更新于 2025/11/19 21:32:17
使用 columns.values()，我们可以轻松地使用 CSV 文件的索引号重命名列名。
假设以下是在 Microsoft Excel 中打开的 CSV 文件的内容 −
我们将重命名列名。首先，将 CSV 文件中的数据加载到 Pandas DataFrame 中 −
dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\SalesData.csv")
显示 CSV 中的所有列名 −
dataFrame.columns
现在，重命名列名 −
dataFrame.columns.values[0] = "Car Names" dataFrame.columns.values[1] = "Registration Cost" dataFrame.columns.values[2] = "Units Sold"
示例
以下是代码 −
import pandas as pd
# 将 CSV 文件中的数据加载到 Pandas DataFrame 中:
dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\SalesData.csv")
print("Reading the CSV file...\n",dataFrame)
# 显示列名
res = dataFrame.columns
# 显示另一个子集
print("\nDisplaying column names : \n",res)
# 从 CSV 文件中重命名列名
dataFrame.columns.values[0] = "Car Names"
dataFrame.columns.values[1] = "Registration Cost"
dataFrame.columns.values[2] = "Units Sold"
print("\n显示更新的列名称:\n",res)
输出
将产生以下输出 −
正在读取 CSV 文件... Car Reg_Price Units 0 BMW 2500 100 1 Lexus 3500 80 2 Audi 2500 120 3 Jaguar 2000 70 4 Mustang 2500 110 显示列名称: Index(['Car','Reg_Price','Units'], dtype='object') 显示更新的列名称: Index(['Car Names','Registration Cost','Units Sold'], dtype='object')
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有用资源
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