如何重命名熊猫数据框中索引上方的列号 0

Question

我想在以下数据框中将“源”重命名为其他名称source         A to B Diff       B to C Diffrisk_qty       4.909391e+07      0.0000risk_delta     4.900294e+07      962.5669risk_mtm       0.000000e+00      0.0000risk_gamma     0.000000e+00      0.0000risk_rho       8.322120e+01      0.0000当我打印列名和索引时，这就是我得到的Indices : ['risk_qty', 'risk_delta', 'risk_mtm', 'risk_gamma']Columns: ['A to B Diff', 'B to C Diff']但我的问题是它既不是列名也不是索引，这甚至可以实现吗？编辑： 如果有帮助，我在对“源”执行 grpupby 和然后转置数据帧之后创建了这个数据帧。我尝试了 Sayandip 的解决方案，结果如下source           A to B Diff     B to C Difffoorisk_qty       4.909391e+07      0.0000risk_delta     4.900294e+07      962.5669risk_mtm       0.000000e+00      0.0000risk_gamma     0.000000e+00      0.0000risk_rho       8.322120e+01      0.0000

Answer 1

使用df.index.name：

>>> df.index.name = 'foo'

>>> df

foo            A to B Diff       B to C Diff

risk_qty       4.909391e+07      0.0000

risk_delta     4.900294e+07      962.5669

risk_mtm       0.000000e+00      0.0000

risk_gamma     0.000000e+00      0.0000

risk_rho       8.322120e+01      0.0000

同样可以使用以下方法实现：

df.index.set_names('foo',inplace=True)

啊，得到你的编辑，试试：

>>> df.columns.name = 'foo'