pandas 重命名索引值 - Python

在 Pandas 中，索引是一种用于识别和选择 DataFrame 中特定行或列的重要数据结构。有时，我们需要为 DataFrame 重新命名其索引，并且 Pandas 提供了一些灵活的方式来实现这一点。

1. 重命名行索引

要重命名行索引，我们可以使用 DataFrame 的 rename 方法，如下所示：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 30, 35, 40],
        'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Shenzhen']}
df = pd.DataFrame(data, index=['p1', 'p2', 'p3', 'p4'])

# 重命名行索引
df = df.rename(index={'p1': 'person1', 'p2': 'person2'})
print(df)

输出结果如下：

          name  age       city
person1  Alice   25    Beijing
person2    Bob   30   Shanghai
p3     Charlie   35  Guangzhou
p4       David   40   Shenzhen

上面的代码中，我们使用 rename 方法并传递一个字典作为参数，其中字典的键是原始索引标签，值是新的索引标签。

2. 重命名列索引

要重命名列索引，我们可以使用 rename 方法的 columns 参数，如下所示：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 30, 35, 40],
        'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Shenzhen']}
df = pd.DataFrame(data)

# 重命名列索引
df = df.rename(columns={'name': 'Name', 'age': 'Age', 'city': 'City'})
print(df)

输出结果如下：

      Name  Age       City
0    Alice   25    Beijing
1      Bob   30   Shanghai
2  Charlie   35  Guangzhou
3    David   40   Shenzhen

上面的代码中，我们使用 rename 方法的 columns 参数并传递一个字典作为参数，其中字典的键是原始列标签，值是新的列标签。

3. 重命名行和列索引

要同时重命名行和列索引，我们可以使用 rename 方法并同时传递 index 和 columns 参数，如下所示：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 30, 35, 40],
        'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Shenzhen']}
df = pd.DataFrame(data, index=['p1', 'p2', 'p3', 'p4'])

# 重命名行和列索引
df = df.rename(index={'p1': 'person1', 'p2': 'person2'},
               columns={'name': 'Name', 'age': 'Age', 'city': 'City'})
print(df)

输出结果如下：

          Name  Age       City
person1  Alice   25    Beijing
person2    Bob   30   Shanghai
p3     Charlie   35  Guangzhou
p4       David   40   Shenzhen

上面的代码中，我们使用 rename 方法并同时传递 index 和 columns 参数，分别将行和列索引重命名为新的标签。

总结

在 Pandas 中，我们可以使用 rename 方法来重命名 DataFrame 的行和列索引。当我们需要将 DataFrame 的索引重新命名时，这是一种非常方便的方法，并且具有灵活性和可读性。