如何重命名 Pandas DataFrame 中的索引名称？

重命名 Pandas DataFrame 中的索引

使用 Pandas DataFrame 时，通常需要修改索引或列名称以更好地适应数据分析任务。 rename 方法提供了一种方便的方法来重命名列，但是索引呢？

问题：

考虑一个具有 DateTime 索引和未标记列的 DataFrame。尝试使用重命名方法重命名索引和列名只会导致列名被重命名。

解决方案：

重命名方法对索引值进行操作，而不是索引名称。要更改索引名称，请使用以下内容：

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

了解差异：

DataFrame 中的索引和列本质上是相似的，因为它们都表示值的有序集合。但是，命名约定不同。索引名称指的是索引的级别（例如“Date”），而列名称指的是特定列（例如“SM”）。

示例：

为了阐明区别，请考虑以下示例：

<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>

通过理解这种区别，您可以有效地操作 DataFrame 的索引和列名称，以方便执行数据分析任务。

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