DateTime dizini ile, başlıksız bir csv dosyası var. Dizin ve sütun adını yeniden adlandırmak istiyorum, ancak df.rename () ile yalnızca sütun adı yeniden adlandırılır. Hata? 0.12.0 sürümündeyim

In [2]: df = pd.read_csv(r'D:\Data\DataTimeSeries_csv//seriesSM.csv', header=None, parse_dates=[[0]], index_col=[0] )

In [3]: df.head()
Out[3]: 
                   1
0                   
2002-06-18  0.112000
2002-06-22  0.190333
2002-06-26  0.134000
2002-06-30  0.093000
2002-07-04  0.098667

In [4]: df.rename(index={0:'Date'}, columns={1:'SM'}, inplace=True)

In [5]: df.head()
Out[5]: 
                  SM
0                   
2002-06-18  0.112000
2002-06-22  0.190333
2002-06-26  0.134000
2002-06-30  0.093000
2002-07-04  0.098667

renameYöntem endeksi için geçerlidir endeksi için bir sözlük alır değerler .
Dizin düzeyinin adıyla yeniden adlandırmak istiyorsunuz:

df.index.names = ['Date']

Bunu düşünmenin iyi bir yolu, sütunların ve dizinin aynı türde nesne ( Indexveya MultiIndex) olmasıdır ve ikisini devrik olarak değiştirebilirsiniz.

Dizin adları sütunlara benzer bir anlama sahip olduğundan, bu biraz kafa karıştırıcıdır, bu yüzden daha fazla örnek:

In [1]: df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5 ,6]], columns=list('ABC'))

In [2]: df
Out[2]: 
   A  B  C
0  1  2  3
1  4  5  6

In [3]: df1 = df.set_index('A')

In [4]: df1
Out[4]: 
   B  C
A      
1  2  3
4  5  6

Dizinde 1 değerini değiştirebilecek yeniden adlandırma görebilirsiniz :

In [5]: df1.rename(index={1: 'a'})
Out[5]: 
   B  C
A      
a  2  3
4  5  6

In [6]: df1.rename(columns={'B': 'BB'})
Out[6]: 
   BB  C
A       
1   2  3
4   5  6

Seviye adlarını yeniden adlandırırken:

In [7]: df1.index.names = ['index']
        df1.columns.names = ['column']

Not: Bu özellik sadece bir listedir ve yeniden adlandırma işlemini bir liste anlama / harita olarak yapabilirsiniz.

In [8]: df1
Out[8]: 
column  B  C
index       
1       2  3
4       5  6

Şu anda seçili yanıt rename_axis, dizin ve sütun düzeylerini yeniden adlandırmak için kullanılabilecek yöntemden bahsetmiyor .

Endeks seviyelerini yeniden adlandırmaya gelince Pandalar biraz tuhaflığa sahiptir. rename_axisDizin düzeyi adlarını değiştirmek için yeni bir DataFrame yöntemi de vardır.

Bir DataFrame'e bakalım

df = pd.DataFrame({'age':[30, 2, 12],
                       'color':['blue', 'green', 'red'],
                       'food':['Steak', 'Lamb', 'Mango'],
                       'height':[165, 70, 120],
                       'score':[4.6, 8.3, 9.0],
                       'state':['NY', 'TX', 'FL']},
                       index = ['Jane', 'Nick', 'Aaron'])

Bu DataFrame, satır ve sütun dizinlerinin her biri için bir düzey içerir. Hem satır hem de sütun dizininin adı yoktur. Satır dizini düzey adını 'adlar' olarak değiştirelim.

df.rename_axis('names')

rename_axisYöntem ayrıca, değiştirerek kolon seviyesi adları değiştirme yeteneğine sahip axisparametre:

df.rename_axis('names').rename_axis('attributes', axis='columns')

Dizini sütunlardan bazılarıyla ayarlarsanız, sütun adı yeni dizin düzeyi adı olur. Orijinal DataFrame'imize dizin düzeylerini ekleyelim:

df1 = df.set_index(['state', 'color'], append=True)
df1

Orijinal dizinin nasıl adı olmadığına dikkat edin. Yine de kullanabiliriz, rename_axisancak bunu, dizin düzeyi sayısıyla aynı uzunlukta bir liste geçirmemiz gerekir.

df1.rename_axis(['names', None, 'Colors'])

NoneDizin düzeyi adlarını etkili bir şekilde silmek için kullanabilirsiniz .

Seri benzer şekilde çalışır ancak bazı farklılıklarla

Üç dizin düzeyine sahip bir Seri oluşturalım

s = df.set_index(['state', 'color'], append=True)['food']
s

       state  color
Jane   NY     blue     Steak
Nick   TX     green     Lamb
Aaron  FL     red      Mango
Name: food, dtype: object

rename_axisDataFrames ile yaptığımız gibi benzer şekilde kullanabiliriz

s.rename_axis(['Names','States','Colors'])

Names  States  Colors
Jane   NY      blue      Steak
Nick   TX      green      Lamb
Aaron  FL      red       Mango
Name: food, dtype: object

Dizinin altında fazladan bir meta veri parçası olduğuna dikkat edin Name. Bir DataFrame'den Seri oluştururken, bu özellik sütun adına ayarlanır.

Bir dize adını değiştirmek için renameyönteme aktarabiliriz

s.rename('FOOOOOD')

       state  color
Jane   NY     blue     Steak
Nick   TX     green     Lamb
Aaron  FL     red      Mango
Name: FOOOOOD, dtype: object

DataFrames bu özelliğe sahip değildir ve böyle kullanılırsa infact bir istisna oluşturur

df.rename('my dataframe')
TypeError: 'str' object is not callable

Pandalar 0.21'den önce rename_axis, dizin ve sütunlardaki değerleri yeniden adlandırmak için kullanılmış olabilirdiniz . Kullanımdan kaldırıldı, bu yüzden yapma

Daha yeni pandassürümler için

df.index = df.index.rename('new name')

veya

df.index.rename('new name', inplace=True)

Bir veri çerçevesinin tüm özelliklerini koruması gerekiyorsa ikincisi gereklidir .

Panda sürüm 0.13 ve daha büyük sürümlerde, dizin düzeyi adları değiştirilemez (tür FrozenList) ve artık doğrudan ayarlanamaz. Önce Index.rename()yeni dizin düzeyi adlarını Dizine DataFrame.reindex()uygulamak için, ardından da yeni dizini DataFrame'e uygulamak için kullanın . Örnekler:

Pandalar sürüm <0.13 için

df.index.names = ['Date']

Pandalar sürümü için> = 0.13

df = df.reindex(df.index.rename(['Date']))

Ayrıca Index.set_namesaşağıdaki gibi kullanabilirsiniz :

In [25]: x = pd.DataFrame({'year':[1,1,1,1,2,2,2,2],
   ....:                   'country':['A','A','B','B','A','A','B','B'],
   ....:                   'prod':[1,2,1,2,1,2,1,2],
   ....:                   'val':[10,20,15,25,20,30,25,35]})

In [26]: x = x.set_index(['year','country','prod']).squeeze()

In [27]: x
Out[27]: 
year  country  prod
1     A        1       10
               2       20
      B        1       15
               2       25
2     A        1       20
               2       30
      B        1       25
               2       35
Name: val, dtype: int64
In [28]: x.index = x.index.set_names('foo', level=1)

In [29]: x
Out[29]: 
year  foo  prod
1     A    1       10
           2       20
      B    1       15
           2       25
2     A    1       20
           2       30
      B    1       25
           2       35
Name: val, dtype: int64

Hem sütunları hem de dizini yeniden adlandırmak için aynı eşlemeyi kullanmak istiyorsanız şunları yapabilirsiniz:

mapping = {0:'Date', 1:'SM'}
df.index.names = list(map(lambda name: mapping.get(name, name), df.index.names))
df.rename(columns=mapping, inplace=True)

df.index.rename('new name', inplace=True)

Benim için işi yapan tek kişi (pandalar 0.22.0).
İnplace = True olmadan, benim durumumda dizin adı ayarlanmamış.

indexve columnsözelliklerini kullanabilirsiniz pandas.DataFrame. NOT: listedeki elemanların sayısı satır / sütun sayısıyla eşleşmelidir.

#       A   B   C
# ONE   11  12  13
# TWO   21  22  23
# THREE 31  32  33

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