python - 重命名 Pandas 数据框的索引

Question

我有一个 pandas 数据框，其索引如下所示:

df.index
['a_1', 'b_2', 'c_3', ... ]

我想将这些索引重命名为:

['a', 'b', 'c', ... ]

如何在不为每个索引值指定带有显式键的字典的情况下执行此操作？
我试过:

df.rename( index = lambda x: x.split( '_' )[0] )

但这会引发错误:

AssertionError: New axis must be unique to rename

Answer 1

也许您可以通过使用 MultiIndex 来两全其美:

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.arange(8).reshape(4,2), index=['a_1', 'b_2', 'c_3', 'c_4'])
print(df)
#      0  1
# a_1  0  1
# b_2  2  3
# c_3  4  5
# c_4  6  7

index = pd.MultiIndex.from_tuples([item.split('_') for item in df.index])
df.index = index
print(df)
#      0  1
# a 1  0  1
# b 2  2  3
# c 3  4  5
#   4  6  7

这样，您可以根据索引的第一级访问事物:

In [30]: df.ix['c']
Out[30]: 
   0  1
3  4  5
4  6  7

或者根据索引的两个级别:

In [31]: df.ix[('c','3')]
Out[31]: 
0    4
1    5
Name: (c, 3)

此外，所有 DataFrame 方法都是为与具有 MultiIndices 的 DataFrame 一起工作而构建的，因此您不会有任何损失。

但是，如果你真的想删除索引的第二级，你可以这样做:

df.reset_index(level=1, drop=True, inplace=True)
print(df)
#    0  1
# a  0  1
# b  2  3
# c  4  5
# c  6  7