重命名dataframe的index

最新推荐文章于 2025-06-04 00:15:00 发布
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分类专栏： python3数据科学
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_35930259/article/details/79872577
本文介绍使用Python的Pandas库中多种方法来修改DataFrame的索引，包括直接赋值法、使用map函数以及rename方法，并展示了如何通过自定义函数处理DataFrame。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

方法1：直接赋值法

因为dataframe的index也是series格式的数据，所以直接指定index为一个新的series即可修改dataframe的index：
这里写图片描述

方法2：map

这里写图片描述

方法3：rename

通过rename传入一个函数可以批量替换index或rename：
这里写图片描述

也可以通过传入一个字典，指定修改index或column：
这里写图片描述

自定义map函数处理dataframe

map函数通过传入一个函数来对对象进行批量处理：
这里写图片描述

25. 重命名dataframe的索引
木头大左的博客
08-27 241
哈喽，大家好，我是木头左！
Pandas DataFrame重命名索引 index 键和值
小龙在线
01-01 802
Pandas的索引是一个很重要的概念，Series和DataFrame都有索引，索引对象有很多方法和变量，这里列举了修改索引键值的几个例子。
DataFrame修改index索引和columns列名
12-23
DataFrame修改index索引和columns列名 修改索引index 1、采取直接赋值的方法： df1=pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),index=['bj','sh','gz'],columns=['a','b','c']) print(df1) #修改index，直接给index重新赋值 df1.index=['beijing','shanghai','guangzhou'] print(df1) 输出结果： 2、使用rename 可以自定义map函数（x是原有的行列值） def test_map(x): return x+
重命名DataFrame的index
weixin_44039183的博客
08-08 1万+
重命名DataFrame的index重命名DataFrame的index引入相关库DataFrame的index的重命名map的回顾 重命名DataFrame的index 引入相关库 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame DataFrame的index的重命名 创建一个3*3的DataFrame df1=DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),index=['BJ
【Pandas】pandas DataFrame rename
最新发布
weixin_39648905的博客
06-04 1261
`pandas.DataFrame.rename()` 是一个用于**重命名 DataFrame 的行索引标签或列名**的方法。它允许通过映射函数、字典或函数来修改索引或列的名称，常用于数据清洗和预处理。
pandas中DataFrame修改index、columns名的方法
热门推荐
我是小蚂蚁
11-06 20万+
一般常用的有两个方法： 1、使用DataFrame.index = [newName]，DataFrame.columns = [newName]，这两种方法可以轻松实现。 2、使用rename方法（推荐）： DataFrame.rename（mapper = None，index = None，columns = None，axis = None，copy = True，inplace = Fa...
dataframe重设index
qq_40326787的博客
06-19 1515
dataframe重设index 对数据进行筛选后，索引不是连续的情况 # inplace代表原地修改，即修改原数据df # drop=True：原index会被丢弃，不会显示为一个新列 df.reset_index(drop = True, inplace=True) # 或者用一个变量去接收修改后的df df = df.reset_index(drop = True) ...
Pandas重命名DataFrame索引标签
BitSlinger的博客
08-10 666
本篇文章将主要介绍如何使用rename()方法自定义重命名DataFrame指定索引标签（位置）的名称。注意，rename()方法返回的是一个新的DataFrame，原来的DataFrame并没有被修改。现在，我们想要将行索引标签“B”重命名为“E”。我们可以使用rename()方法，并传入一个字典，键为原来的标签名称，值为新的标签名称。除了行标签以外，我们也可以使用rename()方法重命名列标签。到此为止，我们已经成功地使用rename()方法自定义重命名了DataFrame指定索引标签的名称。
使用Pandas的`rename`函数可以自定义重命名DataFrame中指定索引标签的名称
PixelNovaO的博客
09-06 279
本文介绍了如何使用Pandas的rename函数来自定义重命名DataFrame中指定索引标签的名称。通过提供一个包含原始索引标签和相应新名称的字典，可以轻松地重命名索引标签。还演示了如何使用inplace参数实现原地重命名。希望本文能够帮助你在使用Pandas时进行DataFrame索引标签的重命名操作。
pandas使用rename函数自定义重命名dataframe指定索引标签（位置）的名称（customize rename index value or label）
data+scenario+science+insight
02-01 580
pandas使用rename函数自定义重命名dataframe指定索引标签（位置）的名称（customize rename index value or label）
【python数据分析基础】—dataframe中index的相关操作（添加、修改index的列名、修改index索引值等）
sodaloveer的博客
02-06 5172
dataframe中index的相关操作（添加、修改index的列名、修改index索引值等）
【数据分析可视化】重命名Dataframe的index
瑞新の博客：bennyrhys
04-19 2137
import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame 创建测试的DataFrame df1 = DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3), index=[‘BJ’,‘SH’,‘GZ’], columns=[‘A’,‘B’,‘C’]) df1 <div&gt...
修改dataframe中原有的“index“，将“index所在的列“变为新的列，并重新建立新的索引值、修改dataframe中新建的列名
weixin_51591678的博客
11-28 4392
修改dataframe中原有的"index"，将"index所在的列"变为新的列，并重新建立新的索引值、修改dataframe中新建的列名
在renameDataframe的index时不成功
mashengsheng01的博客
11-03 233
在用函数rename 对Dataframe的index修改时不成功
DataFrame重新命名轴索引
Thor的博客
03-12 2828
DataFrame重新命名轴索引 在实际的应用当中，我们经常会需要将读取成datafram的数据中列索引 或者行索引变成我们想要的索引。这里我将给大家演示如何重新命名行、列索引。 # 创建dataframe data = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((3, 4)), index=['BeiJing', 'Tokyo...
python-dataframe-使用rename修改索引
zxhy0123的博客
09-08 578
【代码】python-dataframe-使用rename修改索引。
dataframe修改列名索引名
weixin_44056331的博客
04-22 2万+
一般常用的有两个方法： 1、使用DataFrame.index = [newName]，DataFrame.columns = [newName]，这两种方法可以轻松实现。 2、使用rename方法（推荐）： DataFrame.rename（mapper = None，index = None，columns = None，axis = None，copy = True，inplace = Fa...
Python dataframe重命名
05-27
在Python中，可以使用pandas库的DataFrame.rename()函数来重命名DataFrame的列名和行索引。具体方法如下： 1.重命名列名 使用rename()函数来重命名列名，需要传递一个字典类型参数，其中key为原始列名，value为新...
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