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Python Pandas DataFrame set_axis方法用法及代码示例


Pandas 的 DataFrame.set_axis(~) 方法为源 DataFrame 的列或索引分配新标签。

参数

1.labels | list-like 或 index

新的列或索引标签。

2. axis | string 或 int | optional

是否设置新的列标签或索引标签：

轴

说明

0 或 "index"

设置新的行标签

1 或 "columns"

设置新的列标签

默认情况下，axis=0 。

3. inplace | boolean | optional

是否就地执行该方法：

  • 如果是True，那么源DataFrame将被直接修改，并且不会创建新的DataFrame。

  • 如果 False ，则创建并返回新的 DataFrame。

默认情况下，inplace=False 。

返回值

带有新列或索引标签的 DataFrame。请注意，如果 inplace=True ，则不会返回任何内容，因为源 DataFrame 被直接修改。

例子

考虑以下 DataFrame ：

df = pd.DataFrame({"A":[3,4],"B":[5,6]})
df



   A  B
0  3  5
1  4  6

使用列表设置新的索引标签

要使用列表分配新的索引标签(即行标签)：

df.set_axis(["a","b"])



   A  B
a  3  5
b  4  6

使用 Index 对象设置新的索引标签

要使用索引对象分配新的索引标签(即行标签)：

index_date = pd.date_range("2020-12-25", periods=2)
df.set_axis(index_date)



            A  B
2020-12-25  3  5
2020-12-26  4  6

在这里，我们分配一个 DateTime 索引。

设置新的列标签

要分配新的列标签，请设置 axis=1 ：

df.set_axis(["C","D"], axis=1)



   C  D
0  3  5
1  4  6

相关用法


注：本文由纯净天空筛选整理自Isshin Inada大神的英文原创作品 Pandas DataFrame | set_axis method。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。