Titel oder Name der Pandas-Indexspalte

Wie erhalte ich den Namen der Indexspalte in Python-Pandas? Hier ist ein Beispiel für einen Datenrahmen:

             Column 1
Index Title          
Apples              1
Oranges             2
Puppies             3
Ducks               4  

Ich versuche, den Titel des Datenrahmenindex abzurufen / festzulegen. Folgendes habe ich versucht:

import pandas as pd
data = {'Column 1'     : [1., 2., 3., 4.],
        'Index Title'  : ["Apples", "Oranges", "Puppies", "Ducks"]}
df = pd.DataFrame(data)
df.index = df["Index Title"]
del df["Index Title"]
print df

Weiß jemand, wie man das macht?

Sie können den Index einfach über seine nameEigenschaft abrufen / festlegen

In [7]: df.index.name
Out[7]: 'Index Title'

In [8]: df.index.name = 'foo'

In [9]: df.index.name
Out[9]: 'foo'

In [10]: df
Out[10]: 
         Column 1
foo              
Apples          1
Oranges         2
Puppies         3
Ducks           4

Sie können rename_axiszum Entfernen Folgendes verwenden None:

d = {'Index Title': ['Apples', 'Oranges', 'Puppies', 'Ducks'],'Column 1': [1.0, 2.0, 3.0, 4.0]}
df = pd.DataFrame(d).set_index('Index Title')
print (df)
             Column 1
Index Title          
Apples            1.0
Oranges           2.0
Puppies           3.0
Ducks             4.0

print (df.index.name)
Index Title

print (df.columns.name)
None

Die neue Funktionalität funktioniert gut in Methodenketten.

df = df.rename_axis('foo')
print (df)
         Column 1
foo              
Apples        1.0
Oranges       2.0
Puppies       3.0
Ducks         4.0

Sie können auch Spaltennamen mit dem Parameter umbenannt axis:

d = {'Index Title': ['Apples', 'Oranges', 'Puppies', 'Ducks'],'Column 1': [1.0, 2.0, 3.0, 4.0]}
df = pd.DataFrame(d).set_index('Index Title').rename_axis('Col Name', axis=1)
print (df)
Col Name     Column 1
Index Title          
Apples            1.0
Oranges           2.0
Puppies           3.0
Ducks             4.0

print (df.index.name)
Index Title

print (df.columns.name)
Col Name

print df.rename_axis('foo').rename_axis("bar", axis="columns")
bar      Column 1
foo              
Apples        1.0
Oranges       2.0
Puppies       3.0
Ducks         4.0

print df.rename_axis('foo').rename_axis("bar", axis=1)
bar      Column 1
foo              
Apples        1.0
Oranges       2.0
Puppies       3.0
Ducks         4.0

Ab Version pandas 0.24.0+ist möglich Parameter verwenden indexund columns:

df = df.rename_axis(index='foo', columns="bar")
print (df)
bar      Column 1
foo              
Apples        1.0
Oranges       2.0
Puppies       3.0
Ducks         4.0

Wenn Sie Index- und Spaltennamen entfernen, müssen Sie Folgendes festlegen None:

df = df.rename_axis(index=None, columns=None)
print (df)
         Column 1
Apples        1.0
Oranges       2.0
Puppies       3.0
Ducks         4.0

Wenn nur MultiIndexim Index:

mux = pd.MultiIndex.from_arrays([['Apples', 'Oranges', 'Puppies', 'Ducks'],
                                  list('abcd')], 
                                  names=['index name 1','index name 1'])


df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(4,6)), 
                  index=mux, 
                  columns=list('ABCDEF')).rename_axis('col name', axis=1)
print (df)
col name                   A  B  C  D  E  F
index name 1 index name 1                  
Apples       a             5  4  0  5  2  2
Oranges      b             5  8  2  5  9  9
Puppies      c             7  6  0  7  8  3
Ducks        d             6  5  0  1  6  0

print (df.index.name)
None

print (df.columns.name)
col name

print (df.index.names)
['index name 1', 'index name 1']

print (df.columns.names)
['col name']

df1 = df.rename_axis(('foo','bar'))
print (df1)
col name     A  B  C  D  E  F
foo     bar                  
Apples  a    5  4  0  5  2  2
Oranges b    5  8  2  5  9  9
Puppies c    7  6  0  7  8  3
Ducks   d    6  5  0  1  6  0

df2 = df.rename_axis('baz', axis=1)
print (df2)
baz                        A  B  C  D  E  F
index name 1 index name 1                  
Apples       a             5  4  0  5  2  2
Oranges      b             5  8  2  5  9  9
Puppies      c             7  6  0  7  8  3
Ducks        d             6  5  0  1  6  0

df2 = df.rename_axis(index=('foo','bar'), columns='baz')
print (df2)
baz          A  B  C  D  E  F
foo     bar                  
Apples  a    5  4  0  5  2  2
Oranges b    5  8  2  5  9  9
Puppies c    7  6  0  7  8  3
Ducks   d    6  5  0  1  6  0

Wenn Sie Index- und Spaltennamen entfernen, müssen Sie Folgendes festlegen None:

df2 = df.rename_axis(index=(None,None), columns=None)
print (df2)

           A  B  C  D  E  F
Apples  a  6  9  9  5  4  6
Oranges b  2  6  7  4  3  5
Puppies c  6  3  6  3  5  1
Ducks   d  4  9  1  3  0  5

Denn MultiIndexin Index und Spalten muss .namesstattdessen mit gearbeitet .nameund durch Liste oder Tupel festgelegt werden:

mux1 = pd.MultiIndex.from_arrays([['Apples', 'Oranges', 'Puppies', 'Ducks'],
                                  list('abcd')], 
                                  names=['index name 1','index name 1'])


mux2 = pd.MultiIndex.from_product([list('ABC'),
                                  list('XY')], 
                                  names=['col name 1','col name 2'])

df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(4,6)), index=mux1, columns=mux2)
print (df)
col name 1                 A     B     C   
col name 2                 X  Y  X  Y  X  Y
index name 1 index name 1                  
Apples       a             2  9  4  7  0  3
Oranges      b             9  0  6  0  9  4
Puppies      c             2  4  6  1  4  4
Ducks        d             6  6  7  1  2  8

Für die Überprüfung / Einstellung von Werten ist Plural erforderlich:

print (df.index.name)
None

print (df.columns.name)
None

print (df.index.names)
['index name 1', 'index name 1']

print (df.columns.names)
['col name 1', 'col name 2']

df1 = df.rename_axis(('foo','bar'))
print (df1)
col name 1   A     B     C   
col name 2   X  Y  X  Y  X  Y
foo     bar                  
Apples  a    2  9  4  7  0  3
Oranges b    9  0  6  0  9  4
Puppies c    2  4  6  1  4  4
Ducks   d    6  6  7  1  2  8

df2 = df.rename_axis(('baz','bak'), axis=1)
print (df2)
baz                        A     B     C   
bak                        X  Y  X  Y  X  Y
index name 1 index name 1                  
Apples       a             2  9  4  7  0  3
Oranges      b             9  0  6  0  9  4
Puppies      c             2  4  6  1  4  4
Ducks        d             6  6  7  1  2  8

df2 = df.rename_axis(index=('foo','bar'), columns=('baz','bak'))
print (df2)
baz          A     B     C   
bak          X  Y  X  Y  X  Y
foo     bar                  
Apples  a    2  9  4  7  0  3
Oranges b    9  0  6  0  9  4
Puppies c    2  4  6  1  4  4
Ducks   d    6  6  7  1  2  8

Wenn Sie Index- und Spaltennamen entfernen, müssen Sie Folgendes festlegen None:

df2 = df.rename_axis(index=(None,None), columns=(None,None))
print (df2)

           A     B     C   
           X  Y  X  Y  X  Y
Apples  a  2  0  2  5  2  0
Oranges b  1  7  5  5  4  8
Puppies c  2  4  6  3  6  5
Ducks   d  9  6  3  9  7  0

Und @ Jeff Lösung:

df.index.names = ['foo','bar']
df.columns.names = ['baz','bak']
print (df)

baz          A     B     C   
bak          X  Y  X  Y  X  Y
foo     bar                  
Apples  a    3  4  7  3  3  3
Oranges b    1  2  5  8  1  0
Puppies c    9  6  3  9  6  3
Ducks   d    3  2  1  0  1  0

df.index.name sollte den Trick machen.

Python verfügt über eine dirFunktion, mit der Sie Objektattribute abfragen können. dir(df.index)war hier hilfreich.

Verwenden Sie df.index.rename('foo', inplace=True)diese Option , um den Indexnamen festzulegen.

Scheint, dass diese API seit Pandas 0.13 verfügbar ist .

Wenn Sie keine neue Zeile erstellen möchten, sondern diese einfach in die leere Zelle einfügen möchten, verwenden Sie:

df.columns.name = 'foo'

Andernfalls verwenden Sie:

df.index.name = 'foo'

df.columns.values Geben Sie uns auch die Spaltennamen

Die Lösung für Multi-Indizes befindet sich in Jezraels zyklopädischer Antwort, aber es hat eine Weile gedauert, bis ich sie gefunden habe, sodass ich eine neue Antwort veröffentliche:

df.index.names gibt die Namen eines Multi-Index an (als Frozenlist).

Um nur die Indexspaltennamen zu erhalten df.index.names Indexspaltennamen zu erhalten, funktioniert dies sowohl für einen einzelnen Index als auch für MultiIndex ab der neuesten Version von Pandas.

Als jemand, der dies fand, während er versuchte, den besten Weg zu finden, um eine Liste von Indexnamen + Spaltennamen zu erhalten, hätte ich diese Antwort nützlich gefunden:

names = list(filter(None, df.index.names + df.columns.values.tolist()))

Dies funktioniert für keinen Index, einspaltigen Index oder MultiIndex. Es wird vermieden, reset_index () aufzurufen, was für eine so einfache Operation einen unnötigen Leistungseinbruch zur Folge hat. Ich bin überrascht, dass es dafür keine eingebaute Methode gibt (auf die ich gestoßen bin). Ich glaube, ich brauche das öfter, weil ich Daten aus Datenbanken pendle, in denen der Datenrahmenindex einem Primär- / eindeutigen Schlüssel zugeordnet ist, aber für mich wirklich nur eine weitere Spalte ist.

Das Festlegen des Indexnamens kann auch bei der Erstellung erfolgen:

pd.DataFrame(data={'age': [10,20,30], 'height': [100, 170, 175]}, index=pd.Series(['a', 'b', 'c'], name='Tag'))