Pandas给DataFrame添加列名的两种常用方法和示例代码

Pandas是一个强大的Python数据分析库，DataFrame是其中的一个重要数据结构，它是一个二维表格，可以按行或列存储数据。为了使DataFrame更容易理解，可以给每一列添加列名。Pandas提供了两种常用的方法来添加列名，一种是使用dataframe.columns属性，另一种是使用dataframe.rename()方法。

使用dataframe.columns属性

dataframe.columns属性可以接受一个列表，列表中的每个元素都将作为DataFrame的列名。例如，我们可以创建一个DataFrame，并使用dataframe.columns属性来添加列名：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],
        'age': [28, 34, 29, 42]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用dataframe.columns属性添加列名
df.columns = ['姓名','年龄']

# 打印DataFrame
print(df)

运行上面的代码，会得到如下输出：

    姓名  年龄
0   Tom   28
1  Jack   34
2  Steve  29
3  Ricky  42

使用dataframe.rename()方法

dataframe.rename()方法可以接受一个字典，字典中的key是原来的列名，value是新的列名。例如，我们可以创建一个DataFrame，并使用dataframe.rename()方法来添加列名：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],
        'age': [28, 34, 29, 42]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用dataframe.rename()方法添加列名
df = df.rename(columns={'name':'姓名', 'age':'年龄'})

# 打印DataFrame
print(df)

运行上面的代码，会得到如下输出：

    姓名  年龄
0   Tom   28
1  Jack   34
2  Steve  29
3  Ricky  42

以上就是Pandas给DataFrame添加列名的两种常用方法及示例代码，它们都可以实现同样的功能，但使用方法不同，可以根据实际情况选择合适的方法。