我们可以通过数据框中列所在的位置（即其索引）来更改列名。仅通过索引的使用，我们就可以对列进行重命名。在使用 Pandas 处理大型且复杂的数据集时，为了进行更好的分析，通常需要操作列名。通过列的索引位置来重命名，是一种高效且直接的方法。这种方法简化了代码，提高了可读性，并且允许我们根据位置更轻松地操作特定的列。本文将讨论所有这些可能的方法。
什么是列索引？
在 DataFrame 中，列索引主要有两个用途：
- 标签： 它为 DataFrame 中的每一列提供一个唯一的标识符，类似于行的行标签。这允许用户轻松区分列并显式引用它们。
- 定位： 它指定列在 DataFrame 内部的位置。这允许使用索引位置访问特定列，而不必依赖可能模棱两可的名称。
以下是不同类型列索引的分类：
- 整数索引： 这是 Pandas 中默认的索引方法，列会自动被分配从 0 开始的连续整数值。这对于基本的数据操作既简单又高效。
- 自定义索引： 您可以手动将默认的整数索引替换为自定义标签或其他标识符。当您希望为列提供更具描述性或特定的标签时，这非常有用。
- 多级索引： 在更复杂的数据结构中，您可以使用多级索引来分层组织列。这允许在列结构内基于多个条件进行分组和过滤。
创建示例数据框
在这里，我们创建一个示例数据框：
Python
CODEBLOCK_8b7405cb
输出：
> Sample DataFrame:
> id name city dob
> a 101 Ram Patna 1990-05-15
> b 102 Ajay Uttar Pradesh 1985-12-22
> c 103 Shweta Delhi 1992-08-10
> d 104 David Punjab 1988-03-05
在这个例子中，我们通过直接访问和修改列索引位置对应的名称，来交换和重命名 pandas DataFrame 中的特定列。
Python
CODEBLOCK_b477efce
输出：
> userid fullname residence birthdate
> a 101 Ram Patna 1990-05-15
> b 102 Ajay Uttar Pradesh 1985-12-22
> c 103 Shweta Delhi 1992-08-10
> d 104 David Punjab 1988-03-05
使用 rename() 重命名列和索引
Pandas 的 rename() 方法用于重命名任何索引、列或行。
在这个例子中，我们将看到如何使用索引将 pandas DataFrame 中的特定列（‘name‘）重命名为 ‘fullname‘。它指定目标列的索引和新名称，然后利用 INLINECODE85195d84 方法与指定的列索引及新名称进行配合。
Python
CODEBLOCK_d46934b3
输出：
> userid fullname residence birthdate
> a 101 Ram Patna 1990-05-15
> b 102 Ajay Uttar Pradesh 1985-12-22
> c 103 Shweta Delhi 1992-08-10
> d 104 David Punjab 1988-03-05
使用 renamecolby_index() 方法根据索引重命名列
Pandas 的 renamecolby_index() 方法用于重命名任何索引、列或行。
> 语法： def renamecolbyindex(dataframe, indexmapping)
>
> 参数：
>
> – dataframe: 输入的 DataFrame。
> – index_mapping: 一个字典，其中键是原始列索引，值是新的列名。