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df1 = ___.___(df,___='___',___=['销售成本','采购成本','库存金额','库存数量','销售额'],___='___') df1

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理解问题df1 = ___.___(df,___='___',___=['销售成本','采购成本','库存金额','库存数量','销售额'],___='___') df1

已完成理解df1 = ___.___(df,___='___',___=['销售成本','采购成本','库存金额','库存数量','销售额'],___='___') df1

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根据提供的参考资料,我们可以构建一个Pandas DataFrame对象,并对其进行列名的修改。以下是详细的步骤和代码示例:

  1. 创建DataFrame对象:首先,我们需要创建一个DataFrame对象。这可以通过传递一个字典给pd.DataFrame()函数来实现,其中字典的键是列名,值是数据列表。例如:

    import pandas as pd
    data = {'销售成本': [100, 200, 300],
            '采购成本': [150, 250, 350],
            '库存金额': [120, 220, 320],
            '库存数量': [10, 20, 30],
            '销售额': [180, 280, 380]}
    df = pd.DataFrame(data)
    
  2. 修改列名:接下来,我们可以使用rename方法来修改DataFrame的列名。rename方法接受一个字典作为参数,字典的键是原始列名,值是新的列名。例如:

    new_column_names = {'销售成本': 'Cost of Sales',
                        '采购成本': 'Purchase Cost',
                        '库存金额': 'Inventory Value',
                        '库存数量': 'Inventory Quantity',
                        '销售额': 'Sales'}
    df1 = df.rename(columns=new_column_names)
    
  3. 设置索引:如果需要,我们还可以为DataFrame设置一个索引。这可以通过set_index方法来实现,该方法接受一个列名作为参数,并将该列设置为索引。例如:

    df1 = df1.set_index('索引列名')
    

综上所述,完整的代码示例如下:

import pandas as pd

# 创建原始DataFrame
data = {'销售成本': [100, 200, 300],
        '采购成本': [150, 250, 350],
        '库存金额': [120, 220, 320],
        '库存数量': [10, 20, 30],
        '销售额': [180, 280, 380]}
df = pd.DataFrame(data)

# 修改列名
new_column_names = {'销售成本': 'Cost of Sales',
                    '采购成本': 'Purchase Cost',
                    '库存金额': 'Inventory Value',
                    '库存数量': 'Inventory Quantity',
                    '销售额': 'Sales'}
df1 = df.rename(columns=new_column_names)

# 设置索引(如果需要)
# df1 = df1.set_index('索引列名')

请注意,最后的df1 = df1.set_index('索引列名')部分是可选的,取决于是否需要为DataFrame设置索引。如果不需要设置索引,可以省略这一行。1235678

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