pandas 0.23 - DataFrame.rename()

pandas.DataFrame.rename




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pandas.DataFrame.rename

DataFrame.rename(mapper=None, index=None, columns=None, axis=None, copy=True, inplace=False, level=None) [source]

अलर्ट कुल्हाड़ियों लेबल।

समारोह / तानाशाही मूल्य अद्वितीय होना चाहिए (1-से -1)। एक तानाशाह / श्रृंखला में निहित लेबल को-के रूप में नहीं छोड़ा जाएगा। सूचीबद्ध अतिरिक्त लेबल में कोई त्रुटि नहीं है।

अधिक के लिए उपयोगकर्ता गाइड देखें।

पैरामीटर:

मैपर, इंडेक्स, कॉलम : तानाशाह जैसा या फ़ंक्शन, वैकल्पिक

उस अक्ष के मानों को लागू करने के लिए तानाशाही जैसा या कार्य रूपांतर। mapper , या index और columns साथ लक्ष्य करने के लिए अक्ष निर्दिष्ट करने के लिए या तो mapper और axis का उपयोग करें।

अक्ष : int या str, वैकल्पिक

mapper साथ लक्ष्य करने के लिए धुरी। या तो अक्ष नाम ('सूचकांक', 'कॉलम') या संख्या (0, 1) हो सकता है। डिफ़ॉल्ट 'इंडेक्स' है।

कॉपी : बूलियन, डिफ़ॉल्ट सही

इसके अलावा अंतर्निहित डेटा की प्रतिलिपि बनाएँ

निष्क्रिय : बूलियन, डिफ़ॉल्ट गलत

एक नया DataFrame वापस करना है या नहीं। यदि सत्य है तो कॉपी का मान अनदेखा किया जाता है।

स्तर : int या स्तर का नाम, डिफ़ॉल्ट कोई नहीं

एक MultiIndex के मामले में, केवल निर्दिष्ट स्तर में लेबल का नाम बदलें।

यह दिखाता है:
renamed : DataFrame

यह भी देखें

pandas.DataFrame.rename_axis

उदाहरण

DataFrame.rename दो कॉलिंग सम्मेलनों का समर्थन करता है

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

हम आपके इरादे को स्पष्ट करने के लिए कीवर्ड तर्कों का उपयोग करने की सलाह देते हैं।

>>> 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, columns={"A": "a", "C": "c"})
   a  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

अक्ष-शैली मापदंडों का उपयोग करना

>>> 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