python将一个Dataframe重设索引列和其他列名

可以使用`df.rename(columns=..., index=...)`方法来重设DataFrame的索引列和其他列名。其中，`columns`参数可以传入一个字典，字典的键为原来的列名，字典的值为新的列名；`index`参数可以传入一个字典，字典的键为原来的索引值，字典的值为新的索引值。示例如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 重设索引列和列名
df = df.rename(columns={'A': 'a', 'B': 'b', 'C': 'c'}, index={0: 'x', 1: 'y', 2: 'z'})
print(df)

输出结果为：

   a  b  c
x  1  4  7
y  2  5  8
z  3  6  9

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python将一个Dataframe重设索引列名

可以使用`df.rename(index=...)`方法来重设DataFrame的索引列名。其中，`index`参数可以传入一个字典，字典的键为原来的索引值，字典的值为新的索引值。示例如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 重设索引列名
df = df.rename(index={0: 'x', 1: 'y', 2: 'z'})
print(df)

输出结果为：

   A  B  C
x  1  4  7
y  2  5  8
z  3  6  9

python dataframe 重设索引

要给DataFrame对象设置索引，可以使用set_index函数，语法是df.set_index('列名')。设置索引后，原来的行索引会被替换为新的列，并且可以通过新的列进行数据的筛选和排序等操作。

如果要直接在原DataFrame对象上修改索引，可以使用inplace=True参数，即df.set_index('列名', inplace=True)。这样就可以直接修改原对象，而不需要重新赋值给一个新的对象。

如果要删除索引，可以使用reset_index函数，语法是df.reset_index()。这样可以恢复原来的行索引，同时将索引列作为普通的列添加到DataFrame中。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Python中如何给DataFrame对象设置索引或者说增加索引？设定索引后有什么变化？如何删除索引？](https://blog.csdn.net/lost0910/article/details/104526973)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Python DataFrame 设置输出不显示index(索引)值的方法](https://download.csdn.net/download/weixin_38586428/14863619)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]