重新命名Pandas DataFrame 索引和欄位
在這種情況下,您有一個帶有DateTime 索引和未標記列的CSV文件,請重新命名兩者索引和列對於組織和分析至關重要。但是,使用標準 df.rename() 方法只會重新命名列名。
解決方案:重新命名索引等級名稱
要重新命名索引層級名稱,它們代表索引值的標籤,使用 df.index.names 屬性。在本例中:
<code class="python">df.index.names = ['Date']</code>
這會將名稱「日期」指派給索引層級。
了解索引和欄位
重要的是請注意,列和索引本質上是同一類型的物件(索引或多重索引)。您可以使用轉置方法交換他們的角色。這種概念化有助於理解重命名過程。
範例
- 重新命名索引值:df.rename(index={0: 'a'})
- 重新命名列名稱:df.rename(columns={'B': 'BB'})
- 重新命名索引等級名稱:df.index.names = ['index']
- 重新命名列等級名稱: df.columns.names = ['column']
注意:index.names 和columns.names 屬性只是列表,允許用於透過列表理解或映射進行重命名。
請記住,重新命名索引值和層級名稱之間的主要區別在於層級名稱引用標籤或標題,而重新命名值則直接更改索引或列值本身。
以上是如何重新命名索引和列的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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在Python中,可以通過多種方法連接列表並管理重複元素:1)使用 運算符或extend()方法可以保留所有重複元素;2)轉換為集合再轉回列表可以去除所有重複元素,但會丟失原有順序;3)使用循環或列表推導式結合集合可以去除重複元素並保持原有順序。

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