多年来一直使用 pandas，但从未见过这种行为。我使用版本 0.18.1。我有一个包含以下内容的 .csv 文件:
id;foo;bar
100001;11-22;spam
100002;22-33;spamspam
我正在将它读入 DataFrame:
pd.read_csv(csv_path, sep=';', index_col=False, encoding='UTF-8')
这是我得到的:
id foo bar
0 100001 11-22 spam
1 100002 22-33 spamspam
现在我想将 id 字段重命名为 new_id:
df.rename(index=str, columns={'id': 'new_id'}, inplace=True)
但是，它使 id 列具有相同的名称。
id 列出现在 df.columns 中:
df.columns
Index([u'id', u'foo', u'bar'], dtype='object')
它的索引是:
df.index
Index([u'0', u'1'], dtype='object')
尝试重命名 foo 或 bar 列按预期工作:
df.rename(index=str, columns={'foo': 'new_foo'}, inplace=True)
id new_foo bar
0 100001 11-22 spam
1 100002 22-33 spamspam
我认为 id 关键字可能有一些特殊之处，但是通过将 id 列重命名为其他名称可以观察到相同的行为。 如何重命名数据框中的第一列？
请您参考如下方法:
看起来像个奇怪的错误，你可以分配新的列名:
df.columns = ['new_id'] + df.columns.tolist()[1:]
print (df)
new_id foo bar
0 100001 11-22 spam
1 100002 22-33 spamspam
在 pandas 0.23.4 rename 中使用 id 效果很好。
如果 BOM 有问题，已在 pandas 0.19.0 中解决.
可能的解决方案是在您的 pandas 版本中更改 encoding:
df = csv_path, sep=';', index_col=False, encoding='UTF-16')
