深度学习（三）pandas 重命名DataFrame的Index

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本文详细介绍了如何使用 Python 的 Pandas 库进行 DataFrame 的索引操作，包括直接赋值修改索引、使用 map 函数转换索引、以及通过 rename 方法重命名索引和列名的方法。通过具体的代码示例，展示了如何将 DataFrame 的索引从大写转换为小写，以及如何使用自定义函数对索引进行复杂转换。

df1 = DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),index=['BJ','SH','GZ'],columns=['A','B','C'])

 	A 	B 	C
BJ 	0 	1 	2
SH 	3 	4 	5
GZ 	6 	7 	8

df1.index : Index(['BJ', 'SH', 'GZ'], dtype='object')

#法一
df1.index=Series(['bj','sh1','gz'])  #index赋值

 	A 	B 	C
bj 	0 	1 	2
sh1 	3 	4 	5
gz 	6 	7 	8

df1.index.map(str.upper) #mapper是function,df1 没有变化
df1:
 	A 	B 	C
bj 	0 	1 	2
sh1 	3 	4 	5
gz 	6 	7 	8
df1.index = df1.index.map(str.upper) #mapper是function
df1:
 	A 	B 	C
BJ 	0 	1 	2
SH1 	3 	4 	5
GZ 	6 	7 	8

df1.rename(index = str.lower,columns=str.lower)

df1
 	a 	b 	c
bj 	0 	1 	2
sh1 	3 	4 	5
gz 	6 	7 	8

df1.rename(index={'bj':'beijing'},columns={'A':'s1'}). #字典方式更改
 	s1 	B 	C
beijing 0 	1 	2
sh1 	3 	4 	5
gz 	6 	7 	8

def test_map(x):
    return x+'_ABC'
df1.index.map(test_map)
Index(['bj_ABC', 'sh1_ABC', 'gz_ABC'], dtype='object')

df1.rename(index=test_map)
 	A 	B 	C
bj_ABC 	0 	1 	2
sh1_ABC 3 	4 	5
gz_ABC 	6 	7 	8