【数据分析可视化】重命名Dataframe的index

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import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame

创建测试的DataFrame

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df1 = DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3), index=['BJ','SH','GZ'], columns=['A','B','C'])
df1

	A	B	C
BJ	0	1	2
SH	3	4	5
GZ	6	7	8

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df1.index

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Index(['BJ', 'SH', 'GZ'], dtype='object')

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# 修改行列索引-直接赋值Series[]新数据
df1.index = Series(['bj','sh','gz'])
df1

	A	B	C
bj	0	1	2
sh	3	4	5
gz	6	7	8

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# 产生一个新index，并赋给当前index(map,函数控制)
df1.index = df1.index.map(str.upper)
df1

	A	B	C
BJ	0	1	2
SH	3	4	5
GZ	6	7	8

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# 重命名（行列重新指定）
df1.rename(index=str.lower, columns=str.lower)

	a	b	c
bj	0	1	2
sh	3	4	5
gz	6	7	8

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# 原值没有被修改
df1

	A	B	C
BJ	0	1	2
SH	3	4	5
GZ	6	7	8

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# 重命名（传入字典）
df1.rename(index={'BJ':'beijing'},columns={'A':'a'})

	a	B	C
beijing	0	1	2
SH	3	4	5
GZ	6	7	8

回顾python 的Map函数

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list1 = [1,2,3,4]
list2 = ['1','2','3','4']

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# 列表解析（转换1->'1'）
[str(x) for x in list1]

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['1', '2', '3', '4']

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# map转化方式
map(str, list1)

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<map at 0x128edbf10>

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list(map(str, list1))

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['1', '2', '3', '4']

写一个自己的Map函数

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df1

	A	B	C
BJ	0	1	2
SH	3	4	5
GZ	6	7	8

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def test_map(x):
    return x   '_ABC'

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df1.index.map(test_map)

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Index(['BJ_ABC', 'SH_ABC', 'GZ_ABC'], dtype='object')

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df1.rename(index=test_map)

	A	B	C
BJ_ABC	0	1	2
SH_ABC	3	4	5
GZ_ABC	6	7	8

python dataframe map sh 测试

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