Python pyspark DataFrame.rename_axis用法及代碼示例

本文簡要介紹 pyspark.pandas.DataFrame.rename_axis 的用法。

用法: DataFrame.rename_axis(mapper: Union[Any, Sequence[Any], Dict[Union[Any, Tuple[Any, …]], Any], Callable[[Union[Any, Tuple[Any, …]]], Any]] = None, index: Union[Any, Sequence[Any], Dict[Union[Any, Tuple[Any, …]], Any], Callable[[Union[Any, Tuple[Any, …]]], Any]] = None, columns: Union[Any, Sequence[Any], Dict[Union[Any, Tuple[Any, …]], Any], Callable[[Union[Any, Tuple[Any, …]]], Any]] = None, axis: Union[int, str, None] = 0, inplace: Optional[bool] = False) → Optional[pyspark.pandas.frame.DataFrame]

為索引或列設置軸的名稱。

參數：

mapper：標量、類似列表、可選

應用於軸名稱屬性的標量、列表式、字典式或函數轉換。

index, columns：標量、類似列表、類似字典或函數，可選

應用於該軸值的標量、列表式、字典式或函數轉換。

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。

inplace：布爾值，默認為 False

直接修改對象，而不是創建新的 DataFrame。

DataFrame，如果 inplace 為 True，則為 None。

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。

第二個調用約定將修改axis指定的相應索引的名稱。

我們強烈建議使用關鍵字參數來闡明您的意圖。

例子：

>>> df = ps.DataFrame({"num_legs": [4, 4, 2],
...                    "num_arms": [0, 0, 2]},
...                   index=["dog", "cat", "monkey"],
...                   columns=["num_legs", "num_arms"])
>>> df
        num_legs  num_arms
dog            4         0
cat            4         0
monkey         2         2

>>> df = df.rename_axis("animal").sort_index()
>>> df  
        num_legs  num_arms
animal
cat            4         0
dog            4         0
monkey         2         2

>>> df = df.rename_axis("limbs", axis="columns").sort_index()
>>> df 
limbs   num_legs  num_arms
animal
cat            4         0
dog            4         0
monkey         2         2

MultiIndex

>>> index = pd.MultiIndex.from_product([['mammal'],
...                                     ['dog', 'cat', 'monkey']],
...                                    names=['type', 'name'])
>>> df = ps.DataFrame({"num_legs": [4, 4, 2],
...                    "num_arms": [0, 0, 2]},
...                   index=index,
...                   columns=["num_legs", "num_arms"])
>>> df  
               num_legs  num_arms
type   name
mammal dog            4         0
       cat            4         0
       monkey         2         2

>>> df.rename_axis(index={'type': 'class'}).sort_index()  
               num_legs  num_arms
class  name
mammal cat            4         0
       dog            4         0
       monkey         2         2

>>> df.rename_axis(index=str.upper).sort_index()  
               num_legs  num_arms
TYPE   NAME
mammal cat            4         0
       dog            4         0
       monkey         2         2

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自spark.apache.org大神的英文原創作品 pyspark.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。

用法:

參數：

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注意：

例子：