用法:
DataFrame.rename_axis(mapper=None, index=None, columns=None, axis=None, copy=True, inplace=False)
為索引或列設置軸的名稱。
- mapper:標量,list-like,可選
設置軸名稱屬性的值。
- index, columns:標量、list-like、dict-like 或函數,可選
標量、list-like、dict-like 或函數轉換以應用於該軸的值。請注意,如果對象是係列,則不允許使用
columns
參數。該參數僅適用於 DataFrame 類型的對象。使用
mapper
和axis
指定要使用mapper
或index
和/或columns
定位的軸。- axis:{0 或 ‘index’,1 或 ‘columns’},默認 0
要重命名的軸。
- copy:布爾值,默認為真
同時複製基礎數據。
- inplace:布爾值,默認為 False
直接修改對象,而不是創建新的 Series 或 DataFrame。
- 係列、DataFrame 或無
與調用者相同的類型,如果
inplace=True
則為 None。
參數:
返回:
注意:
DataFrame.rename_axis
支持兩種調用約定(index=index_mapper, columns=columns_mapper, ...)
(mapper, axis={'index', 'columns'}, ...)
第一個調用約定隻會修改索引的名稱和/或作為列的索引對象的名稱。在這種情況下,將忽略參數
copy
。如果 mapper 是列表或標量,則第二個調用約定將修改相應索引的名稱。但是,如果 mapper 是dict-like 或函數,它將使用修改軸標簽的棄用行為。
我們強烈建議使用關鍵字參數來闡明您的意圖。
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:本文由純淨天空篩選整理自pandas.pydata.org大神的英文原創作品 pandas.DataFrame.rename_axis。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。