pandas中DataFrame修改index、columns名的方法示例

import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Series, DataFramedf1 = DataFrame(np.arange(9).reshape(3, 3), index = ['bj', 'sh', 'gz'], columns=['a', 'b', 'c'])print(df1)'''  a b cbj 0 1 2sh 3 4 5gz 6 7 8'''# 修改 df1 的 indexprint(df1.index) # 可以打印出print的值，同时也可以为其赋值df1.index = Series(['beijing', 'shanghai', 'guangzhou'])print(df1)'''      a b cbeijing  0 1 2shanghai  3 4 5guangzhou 6 7 8'''# 可以使用map方法进行映射，map的使用方法就和python中的map几乎一样print(df1.index.map(str.upper)) # Index(['BEIJING', 'SHANGHAI', 'GUANGZHOU'], dtype='object')print(df1) # 结果 并未改变， 上面只是返回一个 dataframe 而已'''      a b cbeijing  0 1 2shanghai  3 4 5guangzhou 6 7 8'''# 如果 需要 改变的话，可以如下： 另外赋值给一个变量df1.index = df1.index.map(str.upper)print(df1) # 这样 就 改变了'''      a b cBEIJING  0 1 2SHANGHAI  3 4 5GUANGZHOU 6 7 8'''# 更快捷的 方法 使用 rename，可以分别为 index 和 column 来指定值# 使用 map 的方式来赋值df2 = df1.rename(index=str.lower, columns=str.upper) # 这种方法 照样是产生一个新的 dataframeprint(df2)''' 可以很轻松的 修改 dataframe 的 index 和 columns      A B Cbeijing  0 1 2shanghai  3 4 5guangzhou 6 7 8'''# 同时，rename 还可以传入字典df3 = df2.rename(index={'beijing':'bj'}, columns = {'A':'aa'}) # 为某个 index 单独修改名称print(df3) #'''      aa B Cbj     0 1 2shanghai  3 4 5guangzhou  6 7 8'''# 自定义map函数def test_map(x):  return x+'_ABC'print(df1.index.map(test_map))# 输出 Index(['BEIJING_ABC', 'SHANGHAI_ABC', 'GUANGZHOU_ABC'], dtype='object')print(df1.rename(index=test_map))'''        a b cBEIJING_ABC  0 1 2SHANGHAI_ABC  3 4 5GUANGZHOU_ABC 6 7 8'''