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创建带有值的数据帧，但更改列名和行名

可以通过以下步骤实现：

导入所需的库：

import pandas as pd

创建一个字典，其中包含数据帧的列名和对应的值：

data = {'列名1': [值1, 值2, 值3],
        '列名2': [值4, 值5, 值6],
        '列名3': [值7, 值8, 值9]}

使用字典创建数据帧：

df = pd.DataFrame(data)

更改列名：

df.rename(columns={'列名1': '新列名1', '列名2': '新列名2', '列名3': '新列名3'}, inplace=True)

更改行名：

df.rename(index={0: '新行名1', 1: '新行名2', 2: '新行名3'}, inplace=True)

完整的代码示例：

import pandas as pd

data = {'列名1': [值1, 值2, 值3],
        '列名2': [值4, 值5, 值6],
        '列名3': [值7, 值8, 值9]}

df = pd.DataFrame(data)

df.rename(columns={'列名1': '新列名1', '列名2': '新列名2', '列名3': '新列名3'}, inplace=True)
df.rename(index={0: '新行名1', 1: '新行名2', 2: '新行名3'}, inplace=True)

print(df)

这样就创建了一个带有值的数据帧，并成功更改了列名和行名。请注意，这里的值可以是任何合法的Python对象，例如数字、字符串、列表等。

相关搜索:从df中查找最大值和最小值，以及相应的列名和行名。从具有不同列名和行大小但几乎没有重合值的两个数据帧并行表示的结果数据帧(Python)使用python *args的R等效项创建数据帧和列名使用不同的列名和值数从JSON对象创建pandas数据帧使用行名、列名和最大列值创建数据帧在pandas数据帧中创建新列，合并特定的列名和相应的值如何合并包含相同和不同行名和列名的不同数据帧如何将具有打包的列名和行名的数据帧连接到未打包的数据帧如何根据值所在的列名称创建新的数据帧？将带有行名的向量转换为r中的数据帧

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