pandas-07 DataFrame修改index、columns名的方法

pandas-07 DataFrame修改index、columns名的方法

一般常用的有两个方法：
1、使用DataFrame.index = [newName]，DataFrame.columns = [newName]，这两种方法可以轻松实现。
2、使用rename方法（推荐）：
DataFrame.rename（mapper = None，index = None，columns = None，axis = None，copy = True，inplace = False，level = None ）
参数介绍：
mapper，index，columns：可以任选其一使用，可以是将index和columns结合使用。index和column直接传入mapper或者字典的形式。
axis：int或str，与mapper配合使用。可以是轴名称（‘index’，‘columns’）或数字（0,1）。默认为’index’。
copy：boolean，默认为True，是否复制基础数据。
inplace：布尔值，默认为False，是否返回新的DataFrame。如果为True，则忽略复制值。

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame

df1 = DataFrame(np.arange(9).reshape(3, 3), index = ['bj', 'sh', 'gz'], columns=['a', 'b', 'c'])
print(df1)
'''
    a  b  c
bj  0  1  2
sh  3  4  5
gz  6  7  8
'''

# 修改 df1 的 index
print(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  c
beijing    0  1  2
shanghai   3  4  5
guangzhou  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  c
beijing    0  1  2
shanghai   3  4  5
guangzhou  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  c
BEIJING    0  1  2
SHANGHAI   3  4  5
GUANGZHOU  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 dataframe
print(df2)
''' 可以很轻松的 修改 dataframe 的 index 和 columns
           A  B  C
beijing    0  1  2
shanghai   3  4  5
guangzhou  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  C
bj          0  1  2
shanghai    3  4  5
guangzhou   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  c
BEIJING_ABC    0  1  2
SHANGHAI_ABC   3  4  5
GUANGZHOU_ABC  6  7  8
'''