一、每日一题

编写一个解决方案，按以下方式重命名列：

• id 重命名为 student_id
• first 重命名为 first_name
• last 重命名为 last_name
• age 重命名为 age_in_years

返回结果格式如下示例所示。

 

 解答：

import pandas as pd

def renameColumns(students: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:

    students.rename(columns={
        'id': 'student_id',
        'first': 'first_name',
        'last': 'last_name',
        'age': 'age_in_years'
    }, inplace=True)
    return students

题源：力扣 

二、总结

 rename语法：

DataFrame.rename(mapper=None, index=None, columns=None, axis=None, copy=True, inplace=False, level=None, errors='ignore')

关键参数

• mapper：用于映射新名称的函数、字典或Series。如果提供了字典，它的键是旧名称，值是新名称。
• index：仅重命名索引时使用。可以是字典、函数或列表（对于多层索引）。
• columns：仅重命名列时使用。可以是字典、函数或列表（对于多层列名）。如果要重命名列，通常直接在此参数传递映射关系更直观。
• axis：指定重命名轴，默认为None，根据mapper、index或columns自动推断。可以显式设置为0（index）或1（columns），但在实践中较少直接使用此参数，因为直接用index或columns参数更明确。
• copy：布尔值，默认为True。如果为False且inplace为True，则可能直接修改原数据。
• inplace：布尔值，默认为False。如果为True，则直接在原DataFrame上进行修改，不会返回新的DataFrame。
• level：对于多级索引或列名，指定要重命名的级别。
• errors：指定如何处理找不到的旧名称。默认为'ignore'，即遇到未列出的名称时不报错。也可以设置为'reraise'，这样遇到未匹配的项会抛出KeyError异常。

参数虽然很多，但是掌握index和columns就够了。

参考文档