Python：使用熊猫重命名列

为什么我重命名列的尝试不起作用？我可以发誓我遵循了正确的语法，我没有得到任何错误。。。它只是不做而已

import numpy as np
import pandas as pd
header = list(range(17))
energy = pd.read_excel('Energy Indicators.xls', 
                       usecols = [2, 3, 4, 5], 
                       skiprows = list(range(17)), 
                       skipfooter = 38)

energy.rename(columns={'Unnamed: 2': 'Country', 
                       'Petajoules': 'Energy Supply', 
                       'Gigajoules': 'Energy Supply per Capita', 
                       '%': '% Renewable'})

---

您缺少的是

inplace=True

重命名并应用于原始数据帧对象

注意：inplace=True返回None inplace=False返回执行操作的对象的副本

---

您缺少的是重命名并应用于原始dataframe对象的

inplace=True

注意：inplace=True返回None inplace=False返回执行操作的对象的副本

你有两个选择

使用结果进行更新，或者在此处直接返回结果，因为此时您不会修改它

energy=energy.rename（列={'Unnamed:2'：'Country'，'Petajoules'：'energy Supply'，
‘千兆焦耳’：‘人均能源供应’，‘可再生能源’：’
返回能量。重命名（列={'Unnamed:2'：'Country'，'Petajoules'：'energy Supply'，
‘千兆焦耳’：‘人均能源供应’，‘可再生能源’：’

更改当前对象

energy.rename（列={'Unnamed:2'：'Country'，'Petajoules'：'energy Supply'，
‘千兆焦耳’：‘人均能源供应’，‘可再生能源’，
原地=真）

您有两个选择

使用结果进行更新，或者在此处直接返回结果，因为此时您不会修改它

energy=energy.rename（列={'Unnamed:2'：'Country'，'Petajoules'：'energy Supply'，
‘千兆焦耳’：‘人均能源供应’，‘可再生能源’：’
返回能量。重命名（列={'Unnamed:2'：'Country'，'Petajoules'：'energy Supply'，
‘千兆焦耳’：‘人均能源供应’，‘可再生能源’：’

更改当前对象

energy.rename（列={'Unnamed:2'：'Country'，'Petajoules'：'energy Supply'，
‘千兆焦耳’：‘人均能源供应’，‘可再生能源’，
原地=真）

您不一定需要inplace=True。您只需将其保存回原始df即可

energy = energy.rename(columns={'Unnamed: 2': 'Country', 
                   'Petajoules': 'Energy Supply', 
                   'Gigajoules': 'Energy Supply per Capita', 
                   '%': '% Renewable'})

---

你不一定需要在原地=真。您只需将其保存回原始df即可

energy = energy.rename(columns={'Unnamed: 2': 'Country', 
                   'Petajoules': 'Energy Supply', 
                   'Gigajoules': 'Energy Supply per Capita', 
                   '%': '% Renewable'})

---

你有两个选择。您可以使用

energy=energy.rename（）

重新分配

energy.rename（）的输出，也可以添加可选参数
inplace=True

:

就地：bool，默认为False

是否返回新的数据帧。如果为True，则忽略copy的值

你有两个选择。您可以使用
energy=energy.rename（）
重新分配
energy.rename（）的输出，也可以添加可选参数
inplace=True

:

就地：bool，默认为False

是否返回新的数据帧。如果为True，则忽略copy的值

或者，只需重新分配，而不是就地修改；这是首选方法，因为计划在未来（可能非常遥远的）pandas版本中弃用
inplace
args；这是首选方法，因为它计划在未来（可能非常遥远的）版本中弃用
inplace
args。