在本篇文章中，我们将介绍在pandas dataframe中，如何在对数据进行分组聚合后，对列名进行重命名。

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在数据分析中，对数据进行分组聚合是一个常见的操作。在pandas dataframe中，可以使用groupby()函数对数据进行分组，并使用聚合函数对数据进行统计。例如下面的例子中，我们对一个包含年份、科目、分数的数据进行分组聚合，获取每个年份、科目的平均分数：

运行结果：

在上面的例子中，我们对数据进行了分组聚合，获取了每个年份、科目的平均分数。但是结果中的列名为’score’，不太直观。我们希望将列名改为’avg_score’，更好地反映出统计的意义。

在pandas dataframe中，可以使用rename()函数对列名进行重命名。例如以下代码将’df_avg’数据框的列名’score’重命名为’avg_score’：

运行结果：

在pandas dataframe中，多级索引是一种常见的数据形式。在对数据进行分组聚合后，结果往往是多级索引的数据框。

例如以下代码中，我们对一个包含年份、月份、销售额的数据进行分组聚合，获取每个年份、月份的销售额统计：

运行结果：

可以看到，结果是一个两级索引的数据框，索引分别为’year’和’month’。

当我们对多级索引的数据框进行列名修改时，也需要考虑改变级别名。例如以下代码将’sales_by_month’数据框的列名’sales’重命名为’total_sales’，并将第二级索引名由’month’改为’mon’：

运行结果：

可以看到，结果中列名被改为了’total_sales’，第二级索引名被改为了’mon’。

在本篇文章中，我们介绍了在pandas dataframe中，如何在对数据进行分组聚合后，对列名进行重命名的方法。同时，我们也介绍了如何对多级索引的数据框进行列名和索引名的修改。这些技巧在数据分析中是非常常见的，对于数据整理与分析具有重要的作用。