【Pandas】pandasSeriesrename_axis

Pandas2.2 Series Computations descriptive stats 方法描述Series.align(other[, join, axis, level, …])用于将两个 Series 对齐，使其具有相同的索引Series.case_when(caselist)用于根据条件列表对 Series 中的元素进行条件判断并返回相应的值Series.drop([labels, axis, index, columns, …])用于从 Series 中删除指定的行或列（对于 Series 来说，通常是删除行）Series.droplevel(level[, axis])用于从多层索引（MultiIndex）的 Series 中删除指定的索引层级Series.drop_duplicates(*[, keep, inplace, …])用于从 Series 中删除重复的值Series.duplicated([keep])用于检测 Series 中的重复值Series.equals(other)用于比较两个 Series 对象是否完全相等的方法Series.first(offset)用于根据日期偏移量（offset）选择 Series 中时间序列数据的初始部分Series.head([n])用于返回 Series 的前 n 个元素Series.idxmax([axis, skipna])用于返回 Series 中最大值的索引Series.idxmin([axis, skipna])用于返回 Series 中最小值的索引Series.isin(values)用于检查 Series 中的每个元素是否存在于给定的值集合 values 中Series.last(offset)用于根据日期偏移量（offset）选择 Series 中时间序列数据的末尾部分Series.reindex([index, axis, method, copy, …])用于重新索引 Series 对象的方法Series.reindex_like(other[, method, copy, …])用于将 Series 对象重新索引以匹配另一个 Series 或 DataFrame 的索引的方法Series.rename([index, axis, copy, inplace, …])用于重命名 Series 对象的索引或轴标签的方法Series.rename_axis([mapper, index, axis, …])用于为 Series 的索引轴（index）或列轴（columns，对于 Series 通常不适用）设置名称 pandas.Series.rename_axis

pandas.Series.rename_axis() 是 Pandas 库中的一个方法，用于为 Series 的索引轴（index）或列轴（columns，对于 Series 通常不适用）设置名称。它可以修改索引轴或列轴的名称，而不是修改索引或列本身的值。

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方法签名 Series.rename_axis(mapper=<no_default>, *, index=<no_default>, axis=0, copy=True, inplace=False)

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参数详解

mapper:

用于设置轴名称的值。可以是标量（如字符串）或字典、函数等。如果未指定 index 参数，则 mapper 用于设置索引轴的名称。默认值：<no_default>。

index:

用于设置索引轴名称的值。可以是标量（如字符串）或字典、函数等。如果同时指定了 mapper 和 index，则 index 优先。默认值：<no_default>。

axis:

指定要操作的轴。对于 Series，axis 只能是 0（默认值），表示操作索引轴。默认值：0。

copy:

是否返回一个新的 Series。如果 True（默认值），则返回一个新的 Series。如果 False，则尝试直接修改原 Series（可能不会总是生效）。默认值：True。

inplace:

是否直接修改原 Series。如果 True，则直接修改原 Series，并返回 None。如果 False（默认值），则返回一个新的 Series。默认值：False。

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返回值 如果 inplace=False（默认），则返回一个新的 Series，其中索引轴或列轴的名称被修改。如果 inplace=True，则直接修改原 Series，并返回 None。

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示例及结果 示例 1：为索引轴设置名称 import pandas as pd # 创建一个 Series s = pd.Series([10, 20, 30], index=['a', 'b', 'c']) print("原 Series:") print(s) # 为索引轴设置名称 result = s.rename_axis('index_name') print("\n修改索引轴名称后的 Series:") print(result)

结果：

原 Series: a 10 b 20 c 30 dtype: int64 修改索引轴名称后的 Series: index_name a 10 b 20 c 30 dtype: int64

解释：

索引轴的名称被设置为 'index_name'。

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示例 2：使用 index 参数设置索引轴名称 import pandas as pd # 创建一个 Series s = pd.Series([10, 20, 30], index=['a', 'b', 'c']) print("原 Series:") print(s) # 使用 index 参数为索引轴设置名称 result = s.rename_axis(index='index_label') print("\n修改索引轴名称后的 Series:") print(result)

结果：

原 Series: a 10 b 20 c 30 dtype: int64 修改索引轴名称后的 Series: index_label a 10 b 20 c 30 dtype: int64

解释：

索引轴的名称被设置为 'index_label'。

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示例 3：使用 inplace=True 直接修改原 Series import pandas as pd # 创建一个 Series s = pd.Series([10, 20, 30], index=['a', 'b', 'c']) print("原 Series:") print(s) # 直接修改原 Series 的索引轴名称 s.rename_axis('index_name', inplace=True) print("\n修改后的 Series:") print(s)

结果：

原 Series: a 10 b 20 c 30 dtype: int64 修改后的 Series: index_name a 10 b 20 c 30 dtype: int64

解释：

原 Series 的索引轴名称被直接修改为 'index_name'。

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示例 4：移除索引轴名称 import pandas as pd # 创建一个带名称索引轴的 Series s = pd.Series([10, 20, 30], index=['a', 'b', 'c']) s = s.rename_axis('index_name') print("原 Series:") print(s) # 移除索引轴名称 result = s.rename_axis(None) print("\n移除索引轴名称后的 Series:") print(result)

结果：

原 Series: index_name a 10 b 20 c 30 dtype: int64 移除索引轴名称后的 Series: a 10 b 20 c 30 dtype: int64

解释：

通过传递 None，移除了索引轴的名称。

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注意事项 rename_axis() 仅修改轴名称，不会修改索引或列的值。如果 inplace=True，则直接修改原 Series，并返回 None。可以通过传递 None 移除轴名称。

通过 rename_axis() 方法，可以方便地为 Series 的索引轴设置或修改名称，使数据更具可读性和结构化。