重命名熊猫系列中的索引

Question

在过去的几个小时里，我一直在尝试更改/重命名我的 pandas 系列中的多索引的名称，但我不知道如何实现它。我一直在寻找各种不同的东西，但我似乎无法做到正确。这很重要，因为我意识到如果我不这样做，我的两个索引将具有相同的名称（即“日期”）。代码如下：

df_bar = df.groupby([pd.Grouper(freq = "Y"), pd.Grouper(freq = "M")])["value"].mean()

如果您打印 df_bar，您将拥有以下内容： print of df_bar

是否可以直接在 groupby() 中命名每个索引？

提前感谢您的帮助:)

Answer 1

我认为没有，需要在下一步重命名Series.rename_axis：

df = pd.DataFrame(
   {
       "date": [
            pd.Timestamp("2000-01-02"),
            pd.Timestamp("2000-01-02"),
            pd.Timestamp("2001-01-09"),
            pd.Timestamp("2001-01-16")
        ],
        "value": [10, 20, 30, 40]
    }

).set_index('date')

df_bar = (df.groupby([pd.Grouper(freq = "Y"), pd.Grouper(freq = "M")])["value"]
            .mean()
            .rename_axis(['Y','M']))
print (df_bar)
Y           M         
2000-12-31  2000-01-31    15
2001-12-31  2001-01-31    35
Name: value, dtype: int64