可以使用rename()
函数来实现。该函数可以接受一个字典作为参数,字典的键表示需要重命名的列名,字典的值表示重命名后的新列名。
下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个未堆叠的数据透视表
data = {'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar', 'bar', 'foo', 'foo', 'foo'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one', 'two'],
'C': ['small', 'large', 'small', 'large', 'small', 'large', 'small', 'large', 'small', 'large', 'small'],
'D': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11],
'E': [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22]}
df = pd.DataFrame(data)
# 创建数据透视表
pivot_table = df.pivot_table(values='D', index=['A', 'B'], columns='C')
# 重命名列值
pivot_table = pivot_table.rename(columns={'large': 'L', 'small': 'S'})
print(pivot_table)
运行以上代码,输出结果如下:
C L S
A B
bar one 6 5
two 8 7
foo one 2 1
two 4 3
在这个例子中,我们创建了一个未堆叠的数据透视表pivot_table
,然后使用rename()
函数将列值large
重命名为L
,将列值small
重命名为S
。最后打印出重命名后的数据透视表。
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