pandas.DataFrame.rename

使用函式：DataFrame.rename(mapper=None,index=None,columns=None,axis=None,copy=True,inplace=False,level=None)

功能：更改軸標籤

函式字典值必須是唯一的（1對1）。未包含在 字典/Series 中的標籤將保留原樣。列出的額外標籤不會引發錯誤。

引數:

mapper,index,columns : dict-like or function,optional dict-like or functions transformations to apply to that axis' values. Use either mapperand axis to specify the axis to target with mapper,or index and columns. dict-like 或函式轉換以應用於該軸的值。二者必選其一mapper，並使用axis指定軸與目標mapper，或index和 columns。 主要用於指定需要修改的地方：index or columns axis : int or str,optional Axis to target with mapper. Can be either the axis name (‘index',‘columns') or number (0,1). The default is ‘index'. 軸與目標mapper。可以是軸名稱（'index'，'columns'）或數字（0,1）。預設為'index'。 copy : boolean,default True Also copy underlying data 還複製基礎資料 inplace : boolean,default False Whether to return a new DataFrame. If True then value of copy is ignored. 是否返回新的DataFrame。如果為True，則忽略複製值。 level : int or level name,default None In case of a MultiIndex,only rename labels in the specified level. 如果是MultiIndex，只重新命名指定級別的標籤。

返回:	renamed : DataFrame

例子

DataFrame.rename支援兩種呼叫約定

• (index=index_mapper,columns=columns_mapper,...)
• (mapper,axis={'index','columns'},...)

我們強烈建議您使用關鍵字引數來闡明您的意圖。

>>> df = pd.DataFrame({"A": [1,2,3],"B": [4,5,6]})
>>> df.rename(index=str,columns={"A": "a","B": "c"})
  a c
0 1 4
1 2 5
2 3 6
>>> df.rename(index=str,"C": "c"})
  a B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
 
 
#使用軸樣式引數
 
>>> df.rename(str.lower,axis='columns')
  a b
0 1 4
1 2 5
2 3 6
>>> df.rename({1: 2,2: 4},axis='index')
  A B
0 1 4
2 2 5
4 3 6

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