Pandas数据框修改行或列名称
Pandas数据框是Python中常用的数据分析工具，它可以帮助我们快速分析和处理数据。在使用Pandas数据框进行数据分析时，有时需要修改行或列的名称，以更好地表达数据的意义。那么，如何修改Pandas数据框的行或列名称呢？
使用Pandas的rename()函数
Pandas提供了一个rename()函数，用于修改行或列的名称，其语法格式如下：
DataFrame.rename(mapper=None, index=None, columns=None, axis=None, copy=True, inplace=False, level=None)
其中，mapper参数可以是一个字典，用于指定每个行或列的新名称，index和columns参数可以用于指定要修改的行或列，axis参数可以指定要修改的是行还是列，inplace参数可以指定是否在原数据框上修改，level参数可以指定要修改的层级。
下面是一个示例，假设我们有一个Pandas数据框，其中有三列，分别为“name”、“age”和“score”，要将这三列的名称分别改为“姓名”、“年龄”和“成绩”，可以使用如下代码：
df.rename(columns = {'name':'姓名', 'age':'年龄', 'score':'成绩'}, inplace = True)
上面的代码中，我们使用columns参数指定要修改的列，并将其名称改为指定的新名称，inplace参数指定在原数据框上修改。
使用Pandas的set_axis()函数
Pandas还提供了一个set_axis()函数，用于修改行或列的名称，其语法格式如下：
DataFrame.set_axis(labels, axis=0, inplace=False)
其中，labels参数用于指定新的行或列名称，axis参数用于指定要修改的是行还是列，inplace参数用于指定是否在原数据框上修改。
例如，假设我们有一个Pandas数据框，其中有三列，分别为“name”、“age”和“score”，要将这三列的名称分别改为“姓名”、“年龄”和“成绩”，可以使用如下代码：
df.set_axis(['姓名', '年龄', '成绩'], axis=1, inplace=True)
上面的代码中，我们使用labels参数指定新的列名称，axis参数指定要修改的是列，inplace参数指定在原数据框上修改。
本文介绍了如何修改Pandas数据框的行或列名称的方法。Pandas提供了两种方法：使用rename()函数和set_axis()函数，它们都可以用于修改行或列的名称，但使用方法略有不同。通过正确使用这两种方法，我们可以轻松地修改Pandas数据框的行或列名称。