Переименование индекса и столбцов DataFrame Pandas

В этом сценарии, если у вас есть CSV-файл с индексом DateTime и непомеченными столбцами, переименовываем оба индекс и столбцы имеют решающее значение для организации и анализа. Однако использование стандартного метода df.rename() переименовывает только имена столбцов.

Решение: переименуйте имена уровней индекса

Чтобы переименовать имена уровней индекса, которые представляют метки значений индекса используйте атрибут df.index.names. В этом случае:

df.index.names = ['Date']

Это присваивает имя «Дата» уровню индекса.

Понимание индекса и столбцов

Важно отметить, что столбцы и индекс по сути представляют собой объект одного и того же типа (индекс или индекс). Мультииндекс). Вы можете поменять их ролями, используя метод транспонирования. Эта концептуализация помогает понять процесс переименования.

Примеры

• Значения индекса переименования: df.rename(index={0: 'a'})
• Переименуйте имена столбцов: df.rename(columns={'B': 'BB'})
• Переименуйте имена уровней индекса: df.index.names = ['index']
• Переименуйте имена уровней столбцов: df.columns.names = ['column']

Примечание: Атрибуты index.names и columns.names представляют собой простые списки, позволяющие переименовывать через понимание списка или карту.

Помните, что ключевое различие между переименованием значений индекса и имен уровней заключается в том, что имена уровней относятся к меткам или заголовкам, тогда как переименование значений напрямую изменяет сами значения индекса или столбца.