No olvides que en las ciencias informáticas un problema puede tener diferentes soluciones, no obstante nosotros aquí enseñaremos lo más óptimo y mejor.
Solución:
los rename método toma un diccionario para el índice que se aplica al índice valores.
Desea cambiar el nombre al nombre del nivel de índice:
df.index.names = ['Date']
Una buena manera de pensar en esto es que las columnas y el índice son el mismo tipo de objeto (Index o MultiIndex), y puede intercambiar los dos a través de la transposición.
Esto es un poco confuso ya que los nombres de los índices tienen un significado similar a las columnas, así que aquí hay algunos ejemplos más:
In [1]: df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5 ,6]], columns=list('ABC'))
In [2]: df
Out[2]:
A B C
0 1 2 3
1 4 5 6
In [3]: df1 = df.set_index('A')
In [4]: df1
Out[4]:
B C
A
1 2 3
4 5 6
Puede ver el cambio de nombre en el índice, que puede cambiar el valor 1:
In [5]: df1.rename(index=1: 'a')
Out[5]:
B C
A
a 2 3
4 5 6
In [6]: df1.rename(columns='B': 'BB')
Out[6]:
BB C
A
1 2 3
4 5 6
Al cambiar el nombre de los nombres de los niveles:
In [7]: df1.index.names = ['index']
df1.columns.names = ['column']
Nota: esto attribute es solo una lista, y puede cambiar el nombre como una lista de comprensión/mapa.
In [8]: df1
Out[8]:
column B C
index
1 2 3
4 5 6
La respuesta actualmente seleccionada no menciona el rename_axis que se puede utilizar para cambiar el nombre de los niveles de índice y columna.
Pandas tiene algunas peculiaridades cuando se trata de cambiar el nombre de los niveles del índice. También hay un nuevo método DataFrame rename_axis disponible para cambiar los nombres de nivel de índice.
Echemos un vistazo a un DataFrame
df = pd.DataFrame('age':[30, 2, 12],
'color':['blue', 'green', 'red'],
'food':['Steak', 'Lamb', 'Mango'],
'height':[165, 70, 120],
'score':[4.6, 8.3, 9.0],
'state':['NY', 'TX', 'FL'],
index = ['Jane', 'Nick', 'Aaron'])
Este DataFrame tiene un nivel para cada uno de los índices de fila y columna. Tanto el índice de fila como el de columna no tienen nombre. Cambiemos el nombre del nivel de índice de fila a ‘nombres’.
df.rename_axis('names')
los rename_axis El método también tiene la capacidad de cambiar los nombres de nivel de columna cambiando el axis parámetro:
df.rename_axis('names').rename_axis('attributes', axis='columns')
Si establece el índice con algunas de las columnas, el nombre de la columna se convertirá en el nuevo nombre del nivel de índice. Agreguemos niveles de índice a nuestro DataFrame original:
df1 = df.set_index(['state', 'color'], append=True)
df1
Observe cómo el índice original no tiene nombre. Todavía podemos usar rename_axis pero necesita pasarle una lista de la misma longitud que el número de niveles de índice.
df1.rename_axis(['names', None, 'Colors'])
Puedes usar None para eliminar efectivamente los nombres de nivel de índice.
Las series funcionan de manera similar pero con algunas diferencias.
Vamos a crear una serie con tres niveles de índice
s = df.set_index(['state', 'color'], append=True)['food']
s
state color
Jane NY blue Steak
Nick TX green Lamb
Aaron FL red Mango
Name: food, dtype: object
Nosotros podemos usar rename_axis de manera similar a como lo hicimos con DataFrames
s.rename_axis(['Names','States','Colors'])
Names States Colors
Jane NY blue Steak
Nick TX green Lamb
Aaron FL red Mango
Name: food, dtype: object
Tenga en cuenta que hay una pieza adicional de metadatos debajo de la Serie llamada Name. Al crear una Serie a partir de un DataFrame, este attribute se establece en el nombre de la columna.
podemos pasar un string nombre a la rename metodo para cambiarlo
s.rename('FOOOOOD')
state color
Jane NY blue Steak
Nick TX green Lamb
Aaron FL red Mango
Name: FOOOOOD, dtype: object
Los marcos de datos no tienen esto attribute y de hecho generará una excepción si se usa así
df.rename('my dataframe')
TypeError: 'str' object is not callable
Antes de pandas 0.21, podrías haber usado rename_axis para cambiar el nombre de los valores en el índice y las columnas. Ha quedado en desuso, así que no hagas esto.
para los más nuevos pandas versiones
df.index = df.index.rename('new name')
o
df.index.rename('new name', inplace=True)
Este último es obligatorio si un marco de datos debe conservar todas sus propiedades.
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