如何重新命名 Pandas DataFrame 的索引名稱？

如何重新命名Pandas DataFrame 索引

使用Pandas DataFrame 時，為了清晰起見，可能需要重新命名索引或列名稱，或一致性。但是，df.rename() 方法在重命名 DataFrame 索引時有其限制。

在給定的範例中，使用者嘗試使用 df.rename() 重新命名 DataFrame 的索引和列名稱，但僅更新了列名稱。這是因為 rename() 方法採用索引字典，該字典適用於索引值。

相反，要重新命名索引等級名稱，應使用以下程式碼：

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

這會將名稱「Date」指派給索引層級。

請務必記住，列和索引都作為同一類型（索引或多索引）的物件進行處理。因此，您可以使用轉置方法互換兩者。

為了更好地理解，請考慮以下示例：

<code class="python"># Create a DataFrame with named columns
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], columns=list('ABC'))

# Rename the index
df.index.names = ['index']

# Rename the columns
df.columns.names = ['column']

print(df)  # Output:
# column  A  B  C
# index
# 0       1  2  3
# 1       4  5  6</code>

請注意，索引名稱的屬性只是一個列表，並且重命名也可以使用列表理解或映射來實現。

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