pandas 多层索引修改行名

pandas是Python数据分析常用的库，其中多层索引在处理复杂数据时非常有用。在某些情况下，我们需要对多层索引中的行索引进行修改。此时，我们可以使用rename()方法。

rename()方法可以接受一个字典作为参数，字典中的key为原来的行索引名称，value为新的行索引名称。例如，我们有如下的数据表：

                  A   B   C
first second third
foo   one    A     1   2   3
             B     4   5   6
      two    A    7   8    9
             B   10  11  12
bar   one    A    13  14  15
             B   16  17  18
      two    A    19  20  21
             B   22  23  24

现在我们想要将第一层索引中"foo"替换为"FOO"，第二层索引中"one"替换为"ONE"，第三层索引中"A"替换为"a"，代码如下：

df.rename(index={"foo": "FOO", "one": "ONE"}, level=[0,1], inplace=True) # 修改第一、第二层索引名称
df.rename(columns={"A": "a"}, level=2, inplace=True) # 修改第三层索引名称

修改后的数据表如下：

                    a   B   C
first second third
FOO   ONE    a      1   2   3
             B      4   5   6
      two    a      7   8   9
             B     10  11  12
bar   ONE    a     13  14  15
             B     16  17  18
      two    a     19  20  21
             B     22  23  24

可以看到，行索引名称已经被修改。当然，我们也可以只修改一层索引，在调用rename()方法时指定level参数即可。