重命名 Pandas DataFrame 索引和列

在此场景中，您有一个包含 DateTime 索引和未标记列的 CSV 文件，请重命名两者索引和列对于组织和分析至关重要。然而，使用标准的 df.rename() 方法只会重命名列名称。

解决方案：重命名索引级别名称

要重命名索引级别名称，它们代表索引值的标签，使用 df.index.names 属性。在本例中：

df.index.names = ['Date']

这会将名称“Date”分配给索引级别。

理解索引和列

需要注意的是，列和索引本质上是同一类型的对象（索引或多索引）。您可以使用转置方法交换他们的角色。此概念化有助于理解重命名过程。

示例

• 重命名索引值： df.rename(index={0: 'a'})
• 重命名列名： df.rename(columns={'B': 'BB'})
• 重命名索引级别名称：df.index.names = ['index']
• 重命名列级别名称：df.columns.names = ['column']

注意： index.names 和 columns.names 属性只是列表，允许通过重命名列表理解或映射。

请记住，重命名索引值和级别名称之间的主要区别在于级别名称引用标签或标题，而重命名值直接更改索引或列值本身。