使用Python Pandas无法修改数据集第一列名称问题求助

问题场景 #

原始数据集：

Age
  Shoes Name    
  Nike Dunks       23.000000
  Nike Jordan      21.666667

执行重命名代码：

df4=df3.rename(columns = {'Shoes Name':'category_of_shoes','Age': 'avg_age_group'})
df4.head()

得到结果：

avg_age_group
Shoes Name  
Nike Dunks     23.000000
Nike Jordan    21.666667

发现Age列成功改为avg_age_group，但Shoes Name未变更。

原因分析 #

Shoes Name不是普通数据列，而是DataFrame的行索引名称，rename(columns=...)方法仅作用于普通列，无法修改索引的名称。

解决方案 #

方法1：直接修改索引名称（推荐） #

使用rename_axis()方法修改索引的名称，同时结合rename(columns=...)修改列名：

df4 = df3.rename_axis('category_of_shoes').rename(columns={'Age': 'avg_age_group'})

执行后结果：

avg_age_group
category_of_shoes              
Nike Dunks                23.00
Nike Jordan               21.67

方法2：将索引转为普通列后重命名 #

先把索引转换为普通列，重命名后可选择重新设为索引：

# 把索引转为普通列
df3 = df3.reset_index()
# 重命名所有目标列
df4 = df3.rename(columns={'Shoes Name':'category_of_shoes','Age': 'avg_age_group'})
# 可选：重新将category_of_shoes设为索引
df4 = df4.set_index('category_of_shoes')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Khalilomorph