Pandas中如何重命名Unstack后数据表的列名（数字转星期）

问题分析 #

你之前用rename无效，大概率是因为列名是整数类型，但你用了字符串作为字典键（比如{'0':'Mon'}），导致无法匹配；而dt.day_name()顺序混乱，是因为生成的星期名顺序没对应0=周一到6=周日的映射逻辑。

解决方案 #

方案1：精准匹配整数列名的rename #

直接用整数作为映射字典的键，确保和列名类型完全一致：

import pandas as pd

# 假设你的DataFrame名为df
weekday_map = {
    0: 'Mon',
    1: 'Tue',
    2: 'Wed',
    3: 'Thu',
    4: 'Fri',
    5: 'Sat',
    6: 'Sun'
}

# 执行重命名
df.rename(columns=weekday_map, inplace=True)

方案2：自动生成标准顺序的星期名 #

利用pandas日期工具生成从周一到周日的星期名，避免手动写映射出错：

# 2024-01-01是周一，以此为起始生成7天序列，提取的星期名正好是Mon到Sun
weekday_names = pd.date_range(start='2024-01-01', periods=7).day_name()

# 替换列名
df.columns = weekday_names

如果担心起始日期不是周一，可以动态获取最近的周一：

# 获取当前日期最近的周一作为起始
start_date = pd.Timestamp.today() - pd.Timedelta(days=pd.Timestamp.today().weekday())
weekday_names = pd.date_range(start=start_date, periods=7).day_name()
df.columns = weekday_names

方案3：仅修改指定整数列（如果有其他列存在） #

如果你的DataFrame还有非整数列（比如示例中的Day列），可以只筛选整数列进行重命名：

# 筛选出列名为整数的列
int_cols = [col for col in df.columns if isinstance(col, int)]
# 生成对应星期名的映射
weekday_map = dict(zip(int_cols, ['Mon','Tue','Wed','Thu','Fri','Sat','Sun']))
# 执行重命名
df.rename(columns=weekday_map, inplace=True)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mothy_Emms