pandas 0.23 - Panel.rename()

pandas.Panel.rename




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pandas.Panel.rename

Panel.rename(items=None, major_axis=None, minor_axis=None, **kwargs) [source]

ऑल्टर एक्सिस इनपुट फंक्शन या फ़ंक्शंस। 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। वैकल्पिक रूप से, एक स्केलर मान (केवल श्रृंखला) के साथ Series.name बदलें।

पैरामीटर:

आइटम, major_axis, minor_axis : स्केलर, सूची-जैसे , तानाशाह जैसा या फ़ंक्शन, वैकल्पिक

स्केलर या सूची-प्रकार Series.name विशेषता को बदल देगा, और DataFrame या पैनल पर बढ़ाएगा। उस अक्ष के मानों को लागू करने के लिए तानाशाही-जैसा या कार्य रूपांतर हैं

कॉपी : बूलियन, डिफ़ॉल्ट सही

इसके अलावा अंतर्निहित डेटा की प्रतिलिपि बनाएँ

निष्क्रिय : बूलियन, डिफ़ॉल्ट गलत

नया पैनल 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 : Panel (new object)

यह भी देखें

pandas.NDFrame.rename_axis

उदाहरण

>>> s = pd.Series([1, 2, 3])
>>> s
0    1
1    2
2    3
dtype: int64
>>> s.rename("my_name") # scalar, changes Series.name
0    1
1    2
2    3
Name: my_name, dtype: int64
>>> s.rename(lambda x: x ** 2)  # function, changes labels
0    1
1    2
4    3
dtype: int64
>>> s.rename({1: 3, 2: 5})  # mapping, changes labels
0    1
3    2
5    3
dtype: int64

चूंकि DataFrame विशेषता नहीं है, केवल मैपिंग-प्रकार के तर्क की अनुमति है।

>>> df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]})
>>> df.rename(2)
Traceback (most recent call last):
...
TypeError: 'int' object is not callable

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.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

अधिक के लिए उपयोगकर्ता गाइड देखें।