python - 重命名 Pandas DataFrame 索引

Question

我有一个没有标题的 csv 文件，带有一个 DateTime 索引。我想重命名索引和列名，但使用 df.rename() 仅重命名列名。漏洞？我使用的是 0.12.0 版

In [2]: df = pd.read_csv(r'D:\Data\DataTimeSeries_csv//seriesSM.csv', header=None, parse_dates=[[0]], index_col=[0] )

In [3]: df.head()
Out[3]: 
                   1
0                   
2002-06-18  0.112000
2002-06-22  0.190333
2002-06-26  0.134000
2002-06-30  0.093000
2002-07-04  0.098667

In [4]: df.rename(index={0:'Date'}, columns={1:'SM'}, inplace=True)

In [5]: df.head()
Out[5]: 
                  SM
0                   
2002-06-18  0.112000
2002-06-22  0.190333
2002-06-26  0.134000
2002-06-30  0.093000
2002-07-04  0.098667

Answer 1

rename 方法采用适用于索引 values 的索引字典。
您想重命名为索引级别的名称:

df.index.names = ['Date']

考虑这一点的一个好方法是列和索引是同一类型的对象(Index 或 MultiIndex)，您可以将两者互换通过转置。

这有点令人困惑，因为索引名称与列的含义相似，所以这里有更多示例:

In [1]: df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5 ,6]], columns=list('ABC'))

In [2]: df
Out[2]: 
   A  B  C
0  1  2  3
1  4  5  6

In [3]: df1 = df.set_index('A')

In [4]: df1
Out[4]: 
   B  C
A      
1  2  3
4  5  6

可以在索引上看到rename，可以改变value 1:

In [5]: df1.rename(index={1: 'a'})
Out[5]: 
   B  C
A      
a  2  3
4  5  6

In [6]: df1.rename(columns={'B': 'BB'})
Out[6]: 
   BB  C
A       
1   2  3
4   5  6

在重命名关卡名称时:

In [7]: df1.index.names = ['index']
        df1.columns.names = ['column']

注意:此属性只是一个列表，您可以将重命名为列表理解/映射。

In [8]: df1
Out[8]: 
column  B  C
index       
1       2  3
4       5  6