pandas.Series.rename_axis

Series.rename_axis(self, mapper=None, index=None, columns=None, axis=None, copy=True, inplace=False) [source]

Установить имя оси для индекса или столбцов.

Параметры:

mapper : scalar, list-like, optional Значение для установки имени оси. index, columns : scalar, list-like, dict-like or function, optional Скаляр, список, словарь или функция преобразования для применения к значениям этой оси. Используйте mapper и axis для указания оси, на которую будет применено mapper, или index и/или columns. Изменено в версии 0.24.0. axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 Ось, которую нужно переименовать. copy : bool, default True Также скопировать исходные данные. inplace : bool, default False Изменяет объект напрямую вместо создания нового Series или DataFrame.

Возвращает:

Series, DataFrame или None Тип, такой же, как у вызываемого объекта, или None, если inplace равно True.

См. также

Series.rename

Изменение меток индекса Series или имени.

DataFrame.rename

Изменение меток индекса DataFrame или имени.

Index.rename

Установка новых имен в индексе.

Примечания

DataFrame.rename_axis поддерживает два способа вызова:

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

Первый способ вызова будет изменять только имена индекса и/или имена объекта Index, являющегося столбцами. В этом случае параметр copy игнорируется.

Второй способ вызова будет изменять имена соответствующего индекса, если mapper — список или скаляр. Однако, если mapper — словарь или функция, он будет использовать устаревшее поведение изменения меток оси.

Мы настоятельно рекомендуем использовать именованные аргументы для ясности ваших намерений.

Примеры

Series

>>> s = pd.Series(["dog", "cat", "monkey"])
>>> s
0       dog
1       cat
2    monkey
dtype: object
>>> s.rename_axis("animal")
animal
0    dog
1    cat
2    monkey
dtype: object

DataFrame

>>> df = pd.DataFrame({"num_legs": [4, 4, 2],
...                    "num_arms": [0, 0, 2]},
...                   ["dog", "cat", "monkey"])
>>> df
        num_legs  num_arms
dog            4         0
cat            4         0
monkey         2         2
>>> df = df.rename_axis("animal")
>>> df
        num_legs  num_arms
animal
dog            4         0
cat            4         0
monkey         2         2
>>> df = df.rename_axis("limbs", axis="columns")
>>> df
limbs   num_legs  num_arms
animal
dog            4         0
cat            4         0
monkey         2         2

Многоуровневый индекс (MultiIndex)

>>> df.index = pd.MultiIndex.from_product([['mammal'],
...                                        ['dog', 'cat', 'monkey']],
...                                       names=['type', 'name'])
>>> df
limbs          num_legs  num_arms
type   name
mammal dog            4         0
       cat            4         0
       monkey         2         2

>>> df.rename_axis(index={'type': 'class'})
limbs          num_legs  num_arms
class  name
mammal dog            4         0
       cat            4         0
       monkey         2         2

>>> df.rename_axis(columns=str.upper)
LIMBS          num_legs  num_arms
type   name
mammal dog            4         0
       cat            4         0
       monkey         2         2