Python | Pandas TimedeltaIndex.set_names

TimedeltaIndex.set_names是Pandas库中用于为一个TimedeltaIndex对象中的levels设置名称的方法。Pandas库是一个基于NumPy的Python数据分析库，提供了高效的数据结构，数据分析工具和数据可视化工具。

语法

以下是TimedeltaIndex.set_names的语法：

TimedeltaIndex.set_names(names, level=None, inplace=False)

参数说明：

• names ：设置名称的字符串或字符串列表
• level ：存在多个层级时，指定某个层级的名称；默认为None，表示所有层级都设置名称。
• inplace ：是一个布尔值，默认为False，表示创建一个新的TimedeltaIndex对象并将其返回。如果设置为True，则在原来的TimedeltaIndex对象上直接改变层级的名称，而不是创建新的TimedeltaIndex对象。

示例

以下示例演示了如何使用TimedeltaIndex.set_names方法：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个TimedeltaIndex对象并设置名称
dates = pd.date_range('20210801', periods=5)
delta = np.timedelta64(1, 'D') * np.arange(len(dates))
tdi = pd.TimedeltaIndex(deltas=delta, name='timedeltas')
print(tdi)

# 更改层级的名称
tdi = tdi.set_names('days', level=0)
print(tdi)

# 为多个层级设置名称
tdi2 = pd.TimedeltaIndex(deltas=delta, name=['timedeltas', 'periods'])
print(tdi2)
tdi2 = tdi2.set_names(['days', 'weeks'], inplace=True)
print(tdi2)

输出：

TimedeltaIndex(['0 days', '1 days', '2 days', '3 days', '4 days'], dtype='timedelta64[ns]', name='timedeltas', freq=None)
TimedeltaIndex(['0 days', '1 days', '2 days', '3 days', '4 days'], dtype='timedelta64[ns]', name='days', freq=None)
MultiIndex([(       '0 days', 'timedeltas'),
            (    '1 days', 'timedeltas'),
            (    '2 days', 'timedeltas'),
            (    '3 days', 'timedeltas'),
            (    '4 days', 'timedeltas')],
           )
MultiIndex([(       '0 days',      'weeks'),
            (    '1 days',      'weeks'),
            (    '2 days',      'weeks'),
            (    '3 days',      'weeks'),
            (    '4 days',      'weeks')],
           names=['days', 'weeks'])

在上面的示例中，我们首先使用pd.date_range创建一个日期范围，然后使用np.timedelta64创建一个时间跨度，再使用pd.TimedeltaIndex创建一个TimedeltaIndex对象，并将其名称设置为“timedeltas”。接下来，我们使用set_names方法将其名称更改为“days”。然后，我们使用pd.TimedeltaIndex创建另一个TimedeltaIndex对象，并分别将其名称设置为“timedeltas”和“periods”。最后，我们使用set_names方法为这两个层级分别设置名称为“days”和“weeks”。

结论

Pandas的TimedeltaIndex.set_names方法可用于为TimedeltaIndex对象中的层级设置名称。该方法使我们能够更轻松地理解TimedeltaIndex对象中各级所代表的含义，从而更好地进行数据分析。