极客教程Pandas 重命名 Pandas DataFrame 的索引
在本文中，我们将介绍如何使用Pandas重命名DataFrame的索引。Pandas是Python中一个流行的数据处理库，它提供了处理和操作大型数据集的各种功能。 重命名DataFrame的索引可能是在处理数据集时非常有用的技巧之一，特别是当我们想要更改数据集的索引格式或者需要进行索引上的筛选和排序时。
阅读更多：Pandas 教程
读取数据
我们首先需要读取一个数据集，以便于学习如何重命名索引。在本文中，我们将使用Titanic数据集作为示例，该数据集包括全球著名的Titanic船难中的乘客信息数据。
import pandas as pd
# Read the dataset in a pandas DataFrame
df = pd.read_csv('titanic.csv')
# Print the first 5 rows of the DataFrame
print(df.head())
输出：
PassengerId Survived Pclass ... Fare Cabin Embarked
0 1 0 3 ... 7.2500 NaN S
1 2 1 1 ... 71.2833 C85 C
2 3 1 3 ... 7.9250 NaN S
3 4 1 1 ... 53.1000 C123 S
4 5 0 3 ... 8.0500 NaN S
[5 rows x 12 columns]
可以看到，数据集的索引是以0开始递增的整数。
重命名索引
我们可以使用Pandas的rename()方法来重命名DataFrame的索引。 可以将rename()方法应用于DataFrame中的index属性，该属性包含当前索引的所有值。
以下是一个将Titanic数据集的索引从默认的整数索引更改为乘客名称的示例：
# Set the PassengerId as the new DataFrame index
df = df.set_index('Name')
# Rename the new index to 'Passenger Name'
df.index.name = 'Passenger Name'
# Print the first 5 rows of the new DataFrame
print(df.head())
输出：
PassengerId Survived ... Cabin Embarked
Passenger Name ...
Braund, Mr. Owen Harris 1 0 ... NaN S
Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Thayer) 2 1 ... C85 C
Heikkinen, Miss. Laina 3 1 ... NaN S
Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel) 4 1 ... C123 S
Allen, Mr. William Henry 5 0 ... NaN S
[5 rows x 11 columns]
在上面的代码中，我们首先使用DataFrame的set_index()方法将乘客名称设置为新索引。 然后，我们使用DataFrame的index.name属性将新索引的名称重命名为“Passenger Name”。
现在可以看到，数据集的索引已经从默认的整数索引更改为乘客名称。
我们还可以将rename()方法与lambda函数（匿名函数）结合使用来重命名索引。在下面的示例中，我们将使用一个lambda函数来在索引名称的末尾添加文本“_Index”。
# Rename the new index using lambda function
df.index = df.index.map(lambda x: x + '_Index')
# Print the first 5 rows of the new DataFrame
print(df.head())
输出：
PassengerId Survived ... Cabin Embarked
Braund, Mr. Owen Harris_Index 1 0 ... NaN S
Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Thayer)_... 2 1 ... C85 C
Heikkinen, Miss. Laina_Index 3 1 ... NaN S
Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)_Index 4 1 ... C123 S
Allen, Mr. William Henry_Index 5 0 ... NaN S
[5 rows x 11 columns]
在这个示例中，我们使用了DataFrame的map()方法结合一个lambda函数，该函数将每个索引名称的末尾添加了“_Index”。
重置索引
我们也可以使用Pandas的reset_index()方法来重置DataFrame的索引。 重置索引意味着将索引设置为默认的整数索引，而原始的索引列将成为DataFrame的列。
以下是一个将Titanic数据集中Passenger Name索引重置回默认索引的示例：
# Reset the index to default integer index
df = df.reset_index()
# Print the first 5 rows of the new DataFrame
print(df.head())
输出：
Passenger Name ... Embarked
0 Braund, Mr. Owen Harris_Index ... S
1 Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Tha... ... C
2 Heikkinen, Miss. Laina_Index ... S
3 Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)_Index ... S
4 Allen, Mr. William Henry_Index ... S
[5 rows x 12 columns]
在上面的代码中，我们使用DataFrame的reset_index()方法将Passenger Name索引重置为默认整数索引，并将其添加为名为“Passenger Name”的新列。
重置索引使得在数据集中进行索引筛选和排序更加容易。
总结
在本文中，我们介绍了如何使用Pandas重命名DataFrame的索引。 我们使用Titanic数据集作为示例来演示如何将索引从默认的整数索引更改为数据集中其他列的值。 我们还介绍了如何使用lambda函数和reset_index()方法来重命名和重置DataFrame的索引。 现在，您可以在处理数据集时使用这些技巧来更好地掌握Pandas库。