如何重新指定 Pandas Dataframe 的列索引

要重新指定列索引，可以使用 `df.columns` 属性来设置新的列索引。\n\n下面是一个示例，展示了如何重新指定列索引：\n\npython\nimport pandas as pd\n\n# 创建一个示例数据帧\ndata = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}\ndf = pd.DataFrame(data)\n\n# 打印原始数据帧\nprint("原始数据帧：")\nprint(df)\n\n# 重新指定列索引\nnew_columns = ['X', 'Y', 'Z']\ndf.columns = new_columns\n\n# 打印重新指定列索引后的数据帧\nprint("\n重新指定列索引后的数据帧：")\nprint(df)\n\n\n输出结果为：\n\n\n原始数据帧：\n A B C\n0 1 4 7\n1 2 5 8\n2 3 6 9\n\n重新指定列索引后的数据帧：\n X Y Z\n0 1 4 7\n1 2 5 8\n2 3 6 9\n\n\n在上述示例中，我们创建了一个包含列 `A`、`B` 和 `C` 的数据帧。然后，通过将 `df.columns` 属性设置为新的列索引列表 `['X', 'Y', 'Z']`，重新指定了列索引。最后，打印出重新指定列索引后的数据帧。