Python|更改 Pandas DataFrame 中的列名和行索引

给定一个 Pandas DataFrame，让我们看看如何更改其列名和行索引。

关于 Pandas 数据框
Pandas DataFrame 是用于存储数据的矩形网格。当存储在 dataFrame 中时，很容易可视化和处理数据。

它由行和列组成。
每行是某个实例的度量，而列是一个向量，其中包含某些特定属性/变量的数据。
每个数据框列在任何特定列中都有同质数据，但数据框行可以在任何特定行中包含同质或异构数据。
与二维数组不同，pandas 数据框轴被标记。

Pandas Dataframe 类型有两个属性，称为“列”和“索引”，可用于更改列名和行索引。

使用字典创建 DataFrame。

# first import the libraries
import pandas as pd
   
# Create a dataFrame using dictionary
df=pd.DataFrame({"Name":['Tom','Nick','John','Peter'],
                 "Age":[15,26,17,28]})
  
# Creates a dataFrame with
# 2 columns and 4 rows
df

方法 #1：使用df.columns和df.index属性更改列名和行索引。
为了更改列名，我们提供了一个Python列表，其中包含列df.columns= ['First_col', 'Second_col', 'Third_col', .....] 。
为了更改行索引，我们还为其提供了一个Python列表df.index=['row1', 'row2', 'row3', ......] 。
```
# Let's rename already created dataFrame.
  
# Check the current column names
# using "columns" attribute.
# df.columns
  
# Change the column names
df.columns =['Col_1', 'Col_2']
  
# Change the row indexes
df.index = ['Row_1', 'Row_2', 'Row_3', 'Row_4']
  
# printing the data frame
df
```

方法 #2：使用带有字典的rename()函数来更改单个列

# let's change the first column name
# from "A" to "a" using rename() function
df = df.rename(columns = {"Col_1":"Mod_col"})
  
df

同时更改多个列名 –

# We can change multiple column names by 
# passing a dictionary of old names and 
# new names, to the rename() function.
df = df.rename({"Mod_col":"Col_1","B":"Col_2"}, axis='columns')
  
df

方法 #3：使用 Lambda函数重命名列。
lambda函数是一个小型匿名函数，它可以接受任意数量的参数，但只能有一个表达式。使用 lambda函数，我们可以一次修改所有列名。让我们使用 lambda函数在每个列名的末尾添加“x”
```
df = df.rename(columns=lambda x: x+'x')
  
# this will modify all the column names
df
```

方法 #4：使用values属性重命名列。

我们可以直接在要更改名称的列上使用 values 属性。

df.columns.values[1] = 'Student_Age'
  
# this will modify the name of the first column
df

让我们使用 Lambda函数更改行索引。

# To change the row indexes
df = pd.DataFrame({"A":['Tom','Nick','John','Peter'],
                   "B":[25,16,27,18]})
  
# this will increase the row index value by 10 for each row
df = df.rename(index = lambda x: x + 10)
  
df

现在，如果我们想同时更改行索引和列名，那么可以使用rename()函数并同时传递列和索引属性作为参数来实现。

df = df.rename(index = lambda x: x + 5,
               columns = lambda x: x +'x')
   
# increase all the row index label by value 5
# append a value 'x' at the end of each column name. 
df