pandas rename_axis() 重命名索引名

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pandas.DataFrame.rename_axis 是用于重命名 DataFrame 或 Series 的索引或列名的函数。可以为行索引或列索引设置新的名称。

语法

DataFrame 和 Series 都有此方法，语法如下：

rename_axis(
    mapper: 'IndexLabel | lib.NoDefault' = <no_default>,
    *,
    index=<no_default>,
    columns=<no_default>,
    axis: 'Axis' = 0,
    copy: 'bool_t | None' = None,
    inplace: 'bool_t' = False,
) -> 'Self | None'

为索引或列设置轴的名称。

参数：

mapper：标量、类似列表，可选
用于设置轴名称属性的值。
index、columns：标量、类似列表、类似字典或函数，可选
应用于该轴值的标量、类似列表、类似字典或函数转换。请注意，如果对象是 Series，则不允许使用 columns 参数。此参数仅适用于 DataFrame 类型的对象。
使用 mapper 和 axis 来指定要使用 mapper 目标的轴，或使用 index 和/或 columns。
axis：{0 或 'index'，1 或 'columns'}，默认 0
要重命名的轴。对于 Series，此参数未使用，默认为 0。
copy：布尔值，默认 None
也复制底层数据。
注意：
在 pandas 3.0 中，copy 关键字的行为将发生变化。默认将启用写时复制（Copy-on-Write），这意味着所有带有 copy 关键字的方法将使用延迟复制机制来推迟复制，并忽略 copy 关键字。在未来的 pandas 版本中，copy 关键字将被删除。
您可以通过启用写时复制来获得未来的行为和改进：pd.options.mode.copy_on_write = True。
inplace：布尔值，默认 False
直接修改对象，而不是创建一个新的 Series 或 DataFrame。

返回值：

Series、DataFrame 或 None
与调用者相同的类型，或者如果 inplace=True 则为 None。

注意：

DataFrame.rename_axis 支持两种调用约定：

(index=index_mapper, columns=columns_mapper,...)
(mapper, axis={'index', 'columns'},...)

第一种调用约定将仅修改索引的名称和/或作为列的 Index 对象的名称。在这种情况下，参数 copy 将被忽略。

第二种调用约定如果 mapper 是列表或标量，则会修改相应轴的名称。但是，如果 mapper 是类似字典或函数，则会使用修改轴标签的已弃用行为。
我们强烈建议使用关键字参数来明确您的意图。

示例

Series

s = pd.Series(["dog", "cat", "monkey"])
'''
s
0       dog
1       cat
2    monkey
dtype: object
'''

s.rename_axis("animal")
'''
animal
0    dog
1    cat
2    monkey
dtype: object
'''

DataFrame

df = pd.DataFrame({"num_legs": [4, 4, 2],
                   "num_arms": [0, 0, 2]},
                  ["dog", "cat", "monkey"])
df
'''
        num_legs  num_arms
dog            4         0
cat            4         0
monkey         2         2
'''

df = df.rename_axis("animal")
df
'''
        num_legs  num_arms
animal
dog            4         0
cat            4         0
monkey         2         2
'''

df = df.rename_axis("limbs", axis="columns")
df
'''
limbs   num_legs  num_arms
animal
dog            4         0
cat            4         0
monkey         2         2
'''

MultiIndex

df.index = pd.MultiIndex.from_product([['mammal'],
                                       ['dog', 'cat', 'monkey']],
                                      names=['type', 'name'])
df
'''
limbs          num_legs  num_arms
type   name
mammal dog            4         0
       cat            4         0
       monkey         2         2
'''

df.rename_axis(index={'type': 'class'})
'''
limbs          num_legs  num_arms
class  name
mammal dog            4         0
       cat            4         0
       monkey         2         2
'''

df.rename_axis(columns=str.upper)
'''
LIMBS          num_legs  num_arms
type   name
mammal dog            4         0
       cat            4         0
       monkey         2         2
'''

参考

https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.rename_axis.html
https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Series.rename_axis.html

pandas rename_axis() 重命名索引名

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