如何在循环中重命名Pandas DataFrame中的列？

在循环中重命名Pandas DataFrame中的列可以使用rename()方法来实现。该方法可以接受一个字典作为参数，字典的键表示原始列名，值表示新的列名。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 定义一个字典来存储需要重命名的列名映射关系
column_mapping = {'A': '新列名A', 'B': '新列名B', 'C': '新列名C'}

# 循环遍历字典，对每一对键值进行重命名操作
for old_name, new_name in column_mapping.items():
    df.rename(columns={old_name: new_name}, inplace=True)

print(df)

运行上述代码，输出结果将是重命名后的DataFrame：

   新列名A  新列名B  新列名C
0      1      4      7
1      2      5      8
2      3      6      9

在以上示例中，我们首先创建了一个示例DataFrame，然后定义了一个字典column_mapping，其中存储了需要进行重命名的列名映射关系。接下来，使用for循环遍历字典中的每一对键值，然后使用df.rename()方法对DataFrame进行重命名操作。

需要注意的是，为了使重命名操作生效，我们在rename()方法中使用了inplace=True参数，表示在原地修改DataFrame，而不是创建一个新的DataFrame。如果不使用该参数，rename()方法将返回一个新的DataFrame，并且原始DataFrame不会被修改。

此外，需要注意的是，rename()方法还支持通过axis参数来指定重命名的是行还是列，默认为columns表示重命名列名，也可以设置为index来重命名行名。

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