如何重新命名 Pandas DataFrame 中的索引名稱？

重命名Pandas DataFrame 中的索引

使用Pandas DataFrame 時，通常需要修改索引或列名稱以更好地適應資料分析任務。 rename 方法提供了一個方便的方法來重新命名資料列，但是索引呢？

問題：

考慮一個具有 DateTime 索引和未標記列的 DataFrame。嘗試使用重新命名方法重新命名索引和列名只會導致列名被重新命名。

解決方案：

重新命名方法對索引值進行操作，而不是索引名稱。要更改索引名稱，請使用以下內容：

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

了解差異：

DataFrame 中的索引和列本質上是相似的，因為它們都表示值的有序集合。但是，命名約定不同。索引名稱指的是索引的層級（例如“Date”），而列名稱指的是特定欄位（例如“SM”）。

範例：

為了闡明區別，請考慮以下範例：

<code class="python"># Renaming index values:
df.rename(index={0: 'a'})

# Renaming index name:
df.index.names = ['index']

# Renaming column name:
df.rename(columns={'old_name': 'new_name'})</code>

透過理解這種區別，您可以有效地操作DataFrame的索引和列名稱，以方便執行資料分析任務。

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