在本实验中，我们将学习如何在 Pandas 中使用 DataFrame.rename() 方法来修改或更改 DataFrame 的标签。
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如果你在学习过程中遇到问题，可以随时向 Labby 寻求帮助。实验结束后请提供反馈，我们将及时为你解决问题。
首先，我们需要导入 pandas 库，它可以帮助我们处理 DataFrame。
import pandas as pd接下来，我们将创建一个示例 DataFrame，它将在整个实验中使用。
df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6],"C": [7, 8, 9]})要修改 DataFrame 中的列标签，我们可以使用 DataFrame.rename() 方法。在这一步中，我们将列标签从 "A"、"B" 和 "C" 分别更改为 "a"、"b" 和 "c"。
df = df.rename(columns={"A": "a", "B": "b", "C": "c"})要修改 DataFrame 中的行标签或索引标签，我们同样可以使用 DataFrame.rename() 方法。在这一步中，我们将索引标签从 0、1 和 2 分别更改为 "index_1"、"index_2" 和 "index_3"。
df = df.rename(index={0: "index_1", 1: "index_2", 2: "index_3"})默认情况下，DataFrame.rename() 方法会忽略标签修改过程中发生的任何错误。然而，我们可以通过将 errors 参数设置为 "raise" 来引发错误。在这一步中，我们将尝试修改一个不存在的列的标签，这将导致一个 KeyError。
df = df.rename(columns={"A": "a", "B": "b", "D": "d"}, errors="raise")在本实验中，我们学习了如何使用 Pandas 中的 DataFrame.rename() 方法来修改 DataFrame 的标签。我们可以使用此方法修改列标签和索引标签。我们还了解了在修改标签时如何处理错误。当我们需要为分析或展示重命名或修改数据标签时，此方法非常有用。
