Python 无法在GroupBy之后重命名列

我正在做以下工作：

# Load date
data = pd.read_csv('C:/Users/user/Desktop/STOCKS.txt', keep_default_na=True, sep='\t', nrows=5)

# Convert dates from object columns to datetime columns
data['DATE'] = pd.to_datetime(data_orders['DATE'])

print(data.columns)
# Index(['COUNTRY_ID', 'STOCK_ID', 'DATE', 'STOCK_VALUE'], dtype='object')

# Count of stock per country per day
data_agg= data.groupby(['COUNTRY_ID'], as_index=False).agg({'DATE': 'count'})

print(data_agg.columns)
# Index(['COUNTRY_ID', 'DATE'], dtype='object')

# Rename count column
data_agg.rename({'DATE': 'Count'}, inplace=True)

print(data_agg.columns)
# Index(['COUNTRY_ID', 'DATE'], dtype='object')

正如您在上面最后几行看到的，我尝试在groupby之后重命名聚合列，但由于某些原因，这不起作用，我仍然获取此列的名称日期，而不是计数

如何修复此问题？

需要columns关键字，如果忽略它，请重命名并尝试更改索引值：

data_agg.rename(columns={'DATE': 'Count'}, inplace=True)

另一种解决方案是删除为_index=False并与以下一起使用：

需要columns关键字，如果忽略它，请重命名并尝试更改索引的值：

data_agg.rename(columns={'DATE': 'Count'}, inplace=True)

另一种解决方案是删除为_index=False并与以下一起使用：

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我认为这解决了你的问题

data_agg=data_agg.rename(columns={'Date':'Count'})

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我认为这解决了你的问题

data_agg=data_agg.rename(columns={'Date':'Count'})

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是的，谢谢你的投票。我没有注意到这个细节，在使用这个的时候我必须指定参数列。啊！没有看到asindex=False。是的，就是这样，谢谢投票。我没有注意到这个细节，在使用这个的时候我必须指定参数列。啊！没有看到asindex=False。可湿性粉剂

data_agg= data.groupby('COUNTRY_ID')['DATE'].count().reset_index(name='Count')

print (data_agg)
   COUNTRY_ID  Count
0           1      2
1           3      3
2           4      5

data_agg=data_agg.rename(columns={'Date':'Count'})