在遍历URL列表之前重命名dataframe列

Question

我设置了一个代码，循环遍历链接的XML文件(urls_list)列表，平放文件并追加行。我想重命名这些列，所以我在cols中设置了一个列名列表。在df中，这些行似乎被正确地追加了，但我不知道如何重命名这些列。

以下是目前为止的代码：

import pandas as pd
import pandas_read_xml as pdx

urls_list = ['https://www.resultats-elections.interieur.gouv.fr/telechargements/PR2022/resultatsT1/027/058/058com.xml',
             'https://www.resultats-elections.interieur.gouv.fr/telechargements/PR2022/resultatsT1/084/007/007com.xml',
             'https://www.resultats-elections.interieur.gouv.fr/telechargements/PR2022/resultatsT1/032/062/062com.xml']

cols = ['type','annee','code_region','code_region_3','libelle_region','code_departement','code_min_departement','code_departement_3','libelle_departement','code_commune','libelle_commune','numero_tour',
        'nombre_inscrits','nombre_abstention','rapport_inscrits_abstention','nombre_votants','rapport_inscrits_votants','nombre_votes_blancs','rapport_inscrits_vote_blanc','rapport_votant_vote_blanc',
        'nombre_votes_nuls','rapport_inscrits_votes_nuls','rapport_votant_votes_nuls','nombre_exprimes','rapport_inscrits_exprimes','rapport_votant_exprimes','numero_panneau_candidat','nom','prenom','civilite',
        'nombre_de_voix','rapport_exprimes','rapport_inscrits']
df = []

for i in urls_list:
  data = pdx.read_xml(i)
  df.append(pdx.fully_flatten(data))

df_all = pd.DataFrame(df, columns=cols)

Answer 1

熊猫有一种这样的方法：.rename

来自docu的代码示例：

df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]})

df.rename(columns={"A": "a", "B": "c"})
   a  c
0  1  4
1  2  5
2  3  6

Answer 2

若要在附加行后更改列名，必须创建具有所需列名的字典。

因此，实现上述对原始代码的答案将提供：

urls_list = ['https://www.resultats-elections.interieur.gouv.fr/telechargements/PR2022/resultatsT1/027/058/058com.xml',
             'https://www.resultats-elections.interieur.gouv.fr/telechargements/PR2022/resultatsT1/084/007/007com.xml',
             'https://www.resultats-elections.interieur.gouv.fr/telechargements/PR2022/resultatsT1/032/062/062com.xml']

dfs = []

for i in urls_list:
  data = pdx.read_xml(i)
  dataframe = pdx.fully_flatten(data)
  dfs.append(dataframe)

df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)

df = df.rename(columns={'A':'a','B':'b','C':'c'})