用法:
DataFrame.rename_axis(mapper=None, index=None, columns=None, axis=None, copy=True, inplace=False)
为索引或列设置轴的名称。
- mapper:标量,list-like,可选
设置轴名称属性的值。
- index, columns:标量、list-like、dict-like 或函数,可选
标量、list-like、dict-like 或函数转换以应用于该轴的值。请注意,如果对象是系列,则不允许使用
columns
参数。该参数仅适用于 DataFrame 类型的对象。使用
mapper
和axis
指定要使用mapper
或index
和/或columns
定位的轴。- axis:{0 或 ‘index’,1 或 ‘columns’},默认 0
要重命名的轴。
- copy:布尔值,默认为真
同时复制基础数据。
- inplace:布尔值,默认为 False
直接修改对象,而不是创建新的 Series 或 DataFrame。
- 系列、DataFrame 或无
与调用者相同的类型,如果
inplace=True
则为 None。
参数:
返回:
注意:
DataFrame.rename_axis
支持两种调用约定(index=index_mapper, columns=columns_mapper, ...)
(mapper, axis={'index', 'columns'}, ...)
第一个调用约定只会修改索引的名称和/或作为列的索引对象的名称。在这种情况下,将忽略参数
copy
。如果 mapper 是列表或标量,则第二个调用约定将修改相应索引的名称。但是,如果 mapper 是dict-like 或函数,它将使用修改轴标签的弃用行为。
我们强烈建议使用关键字参数来阐明您的意图。
例子:
Series
>>> s = pd.Series(["dog", "cat", "monkey"]) >>> s 0 dog 1 cat 2 monkey dtype:object >>> s.rename_axis("animal") animal 0 dog 1 cat 2 monkey dtype:object
DataFrame
>>> df = pd.DataFrame({"num_legs":[4, 4, 2], ... "num_arms":[0, 0, 2]}, ... ["dog", "cat", "monkey"]) >>> df num_legs num_arms dog 4 0 cat 4 0 monkey 2 2 >>> df = df.rename_axis("animal") >>> df num_legs num_arms animal dog 4 0 cat 4 0 monkey 2 2 >>> df = df.rename_axis("limbs", axis="columns") >>> df limbs num_legs num_arms animal dog 4 0 cat 4 0 monkey 2 2
多索引
>>> df.index = pd.MultiIndex.from_product([['mammal'], ... ['dog', 'cat', 'monkey']], ... names=['type', 'name']) >>> df limbs num_legs num_arms type name mammal dog 4 0 cat 4 0 monkey 2 2
>>> df.rename_axis(index={'type':'class'}) limbs num_legs num_arms class name mammal dog 4 0 cat 4 0 monkey 2 2
>>> df.rename_axis(columns=str.upper) LIMBS num_legs num_arms type name mammal dog 4 0 cat 4 0 monkey 2 2
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注:本文由纯净天空筛选整理自pandas.pydata.org大神的英文原创作品 pandas.DataFrame.rename_axis。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。