可以使用rename()函数来实现。rename()函数可以接受一个字典作为参数,字典的键表示原始列名,字典的值表示新的列名。
以下是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例数据帧
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用groupby操作并重命名列
df_grouped = df.groupby(['A', 'B']).sum().rename(columns={'C': 'Sum_C', 'D': 'Sum_D'})
print(df_grouped)
输出结果如下:
Sum_C Sum_D
A B
bar one 20 80
two 4 40
foo one 9 90
two 10 100
在这个示例中,我们首先创建了一个包含'A'、'B'、'C'、'D'四列的数据帧。然后使用groupby操作对'A'和'B'列进行分组,并对'C'和'D'列进行求和。最后使用rename()函数将'C'列重命名为'Sum_C',将'D'列重命名为'Sum_D'。
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