Pandas.DataFrame的行名和列名的修改

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  33

DataFrame.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  33

lambda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   33

add_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   33

add_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

来源：https://blog.csdn.net/qq_18351157/article/details/104410294