在 Pandas DataFrame 中设置轴的名称

Pandas 是一个常用的数据分析工具，可用于处理大量的结构化数据。在 Pandas 中，数据存储在 DataFrame 中，其中包含了行和列两个轴。可以通过设置轴的名称来准确地引用 DataFrame 中的数据，以便于分析处理。

设置列名称

在 Pandas DataFrame 中，可以使用 .columns 属性来设置列名称。.columns 属性是一个 Index 对象，其中包含 DataFrame 的列名称。例如：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob'], 'age': [25, 30]}
df = pd.DataFrame(data)

df.columns = ['Name', 'Age']
print(df)

输出:

    Name  Age
0  Alice   25
1    Bob   30

设置行名称

在 Pandas DataFrame 中，可以使用 .index 属性来设置行名称。.index 属性是一个 Index 对象，其中包含 DataFrame 的行名称。例如：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob'], 'age': [25, 30]}
df = pd.DataFrame(data)

df.index = ['A', 'B']
print(df)

输出:

    name  age
A  Alice   25
B    Bob   30

重命名轴名称

在 Pandas DataFrame 中，可以使用 .rename() 方法来重命名轴的名称。.rename() 方法接受一个字典作为参数，其中键为原始名称，值为新名称。例如：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob'], 'age': [25, 30]}
df = pd.DataFrame(data)

df = df.rename(columns={'name': 'Name', 'age': 'Age'}, index={0: 'A', 1: 'B'})
print(df)

输出:

    Name  Age
A  Alice   25
B    Bob   30

结论

在 Pandas DataFrame 中设置轴的名称可以使数据分析和处理更加准确和方便。可以使用 .columns 和 .index 属性来分别设置列和行名称，也可以使用 .rename() 方法来重命名轴名称。