pandas.DataFrame行名(index)和列名(columns)的修改方法如下。
rename()
- 任意的行名(index)和列名(columns)的修改
add_prefix(), add_suffix()
- 列名的接头词和结尾词的追加
index和columns元素的更新
- 行名和列名全部修改
接下来，对每个方法进行说明。
rename()
- 多个行名和列名的修改
- 原DataFrame的修改（参数inplace）
- 使用lambda表达式和函数进行批处理
add_prefix(), add_suffix()
index和columns元素的更新
首先，先生成一个DaraFrame。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [11, 21, 31],
'B': [12, 22, 32],
'C': [13, 23, 33]},
index=['ONE', 'TWO', 'THREE'])
print(df)
# A B C
# ONE 11 12 13
# TWO 21 22 23
# THREE 31 32 33DataFrame.rename()
函数DataFrame.rename()可以对任意行和列的名称进行修改。
DataFrame.rename()的参数有index和columns，使用"{旧值：新值}"字典的形式进行参数的指定。
index为行，columns为列。只想修改某行或者某列的时候，只需要单独指定一个参数即可。
修改后，返回一个新的DataFrame，原DataFrame并没有被修改。
df_new = df.rename(columns={'A': 'a'}, index={'ONE': 'one'})
print(df_new)
# a B C
# one 11 12 13
# TWO 21 22 23
# THREE 31 32 33
print(df)
# A B C
# ONE 11 12 13
# TWO 21 22 23
# THREE 31 32 33多个行名和列名的修改
多个行名和列名可以同时修改。只需要追加参数（字典的元素）。
print(df.rename(columns={'A': 'a', 'C': 'c'}))
# a B c
# ONE 11 12 13
# TWO 21 22 23
# THREE 31 32 33原DataFrame的修改（参数inplace）
默认的设置为原DataFrame不变，返回一个新的DataFrame。
当参数inplace为True时，原DataFrame将会被修改。返回值为None。
df_org = df.copy()
df_org.rename(columns={'A': 'a'}, index={'ONE': 'one'}, inplace=True)
print(df_org)
# a B C
# one 11 12 13
# TWO 21 22 23
# THREE 31 32 33使用lambda表达式和函数进行批处理
rename()的参数index和columns值也可以指定为函数方法。
比如，大小写的转换。
print(df.rename(columns=str.lower, index=str.title))
# a b c
# One 11 12 13
# Two 21 22 23
# Three 31 32 33lambda表达式-无名函数的指定。
print(df.rename(columns=lambda s: s*3, index=lambda s: s + '!!'))
# AAA BBB CCC
# ONE!! 11 12 13
# TWO!! 21 22 23
# THREE!! 31 32 33add_prefix(), add_suffix()
列名的接头词和结尾词的追加方法。add_prefix()和add_suffix()。
在方法的参数里指定接头词或者结尾词。
print(df.add_prefix('X_'))
# X_A X_B X_C
# ONE 11 12 13
# TWO 21 22 23
# THREE 31 32 33
print(df.add_suffix('_X'))
# A_X B_X C_X
# ONE 11 12 13
# TWO 21 22 23
# THREE 31 32 33add_prefix()和add_suffix()只能对列名(columns)进行修改。想要对行名进行修改的时候，可以参照上述lambda表达式的使用方法。
index和columns元素的更新
当想要对DataFrame里全部的元素修改或更新的时候，可以使用rename()方法的参数index，columns进行指定。
可以在index，columns属性中指定List，tuple，pandas.Series等。
df.index = [1, 2, 3]
df.columns = ['a', 'b', 'c']
print(df)
# a b c
# 1 11 12 13
# 2 21 22 23
# 3 31 32 33此时，请注意，如果列表等的大小（元素数）与行数/列数不一致时，则会发生错误。
# df.index = [1, 2, 3, 4]
# ValueError: Length mismatch: Expected axis has 3 elements, new values have 4 elements到此这篇关于Pandas.DataFrame的行名和列名的修改的文章就介绍到这了,更多相关Pandas.DataFrame行名和列名修改内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
