[Visualización de análisis de datos] Cambiar el nombre del índice del marco de datos

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

Crear un marco de datos de prueba

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

	UNA	si	C
BJ	0 0	1	2
SH	3	4 4	5 5
GZ	6 6	7 7	8

df1.index

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

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

	UNA	si	C
bj	0 0	1	2
sh	3	4 4	5 5
gz	6 6	7 7	8

# 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

	UNA	si	C
BJ	0 0	1	2
SH	3	4 4	5 5
GZ	6 6	7 7	8

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

	una	si	C
bj	0 0	1	2
sh	3	4 4	5 5
gz	6 6	7 7	8

# 原值没有被修改
df1

	UNA	si	C
BJ	0 0	1	2
SH	3	4 4	5 5
GZ	6 6	7 7	8

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

	una	si	C
Beijing	0 0	1	2
SH	3	4 4	5 5
GZ	6 6	7 7	8

Revisar la función Mapa de Python

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

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

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

# map转化方式
map(str, list1)

<map at 0x128edbf10>

list(map(str, list1))

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

Escribe tu propia función de mapa

df1

	UNA	si	C
BJ	0 0	1	2
SH	3	4 4	5 5
GZ	6 6	7 7	8

def test_map(x):
    return x + '_ABC'

df1.index.map(test_map)

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

df1.rename(index=test_map)

	UNA	si	C
BJ_ABC	0 0	1	2
SH_ABC	3	4 4	5 5
GZ_ABC	6 6	7 7	8