如何重命名 Pandas DataFrame 的索引名称？

如何重命名 Pandas DataFrame 索引

使用 Pandas DataFrame 时，为了清晰起见，可能需要重命名索引或列名称，或者一致性。但是，df.rename() 方法在重命名 DataFrame 索引时存在局限性。

在给定的示例中，用户尝试使用 df.rename() 重命名 DataFrame 的索引和列名称，但仅更新了列名称。这是因为 rename() 方法采用索引字典，该字典适用于索引值。

相反，要重命名索引级别名称，应使用以下代码：

<code class="python">df.index.names = ['Date']</code>

这会将名称“Date”分配给索引级别。

请务必记住，列和索引都作为同一类型（索引或多索引）的对象进行处理。因此，您可以使用转置方法互换两者。

为了更好地理解，请考虑以下示例：

<code class="python"># Create a DataFrame with named columns
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], columns=list('ABC'))

# Rename the index
df.index.names = ['index']

# Rename the columns
df.columns.names = ['column']

print(df)  # Output:
# column  A  B  C
# index
# 0       1  2  3
# 1       4  5  6</code>

请注意，索引名称的属性只是一个列表，并且重命名也可以使用列表理解或映射来实现。

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