如何修改Pandas DataFrame行索引：将0改为Color、1改为Size？

最简单的解决方案：创建后直接替换索引 #

你可以在生成DataFrame之后，直接给index属性赋值来替换行索引，代码如下：

import pandas as pd
clothes = {"shirt": ["red", "M"], "sweater": ["yellow", "L"], "jacket": ["black", "L"]}

df = pd.DataFrame.from_dict(clothes)
# 直接替换行索引
df.index = ['Color', 'Size']
print(df)

运行后就能得到行索引为Color和Size的DataFrame。

为什么你的原代码无效？ #

你用pd.DataFrame.from_dict(clothes, index=['color', 'size'])没效果，是因为from_dict默认的orient参数是'columns'——这个模式下，字典的键会被作为列名，值作为列数据，此时传入的index参数不会生效（这个参数仅在orient='index'模式下用来指定行索引），所以才会出现索引名称错误或无效果的情况。

另一种创建时直接指定索引的方法 #

如果你想在创建DataFrame的同时就设置好索引，可以调整orient参数并转置数据：

import pandas as pd
clothes = {"shirt": ["red", "M"], "sweater": ["yellow", "L"], "jacket": ["black", "L"]}

# 先以衣服为行索引，Color/Size为列，再转置得到目标结构
df = pd.DataFrame.from_dict(clothes, orient='index', columns=['Color', 'Size']).T
print(df)

这种方式也能得到目标结果，但相比第一种直接修改索引的方法，步骤稍繁琐。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者errEstiak