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019 使用字典修改DataFrame的行标签
此案例主要通过使用字典设置rename()函数的index参数值,实现在DataFrame中修改指定的行标签。当在Jupyter Notebook中运行此案例代码之后,将在DataFrame中把行标签0、5分别修改为行标签A、F,效果分别如图019-1和图019-2所示。
![](https://epubservercos.yuewen.com/DC5573/26580753209033106/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P37_2514.jpg?sign=1738987185-NKhoAnqdOLIBcPqZMaeWGXLopaNzTQDv-0-3c16d04c025fd74c68fb08333a3c2478)
图019-1
![](https://epubservercos.yuewen.com/DC5573/26580753209033106/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P37_2515.jpg?sign=1738987185-OzoWs5YwcgiH00CMpfWqxT4cMA2izndl-0-00f54773776234111670880f6ae2f917)
图019-2
主要代码如下。
![](https://epubservercos.yuewen.com/DC5573/26580753209033106/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P37_2519.jpg?sign=1738987185-opKwq7ntFKEZbbIquyCJSeHJuQzMDs6O-0-9d2f184970113d8d7722dd885069fb57)
在上面这段代码中,df.rename(index={0: 'A',5: 'F'},inplace=True)表示在df中将旧行标签0、5分别修改为新行标签A、F,该代码也可以写成df.rename({0: 'A',5: 'F'},inplace=True);0、5作为字典的键名表示旧行标签,A、F作为字典的键值表示新行标签。需要说明的是:当采用字典修改行标签时,无须按照行标签的原始顺序,只要保持新旧行标签一一对应即可。
此案例的主要源文件是MyCode\H145\H145.ipynb。