熊猫不会重命名多索引列名答案

【问题标题】：pandas won't rename multiindex column name熊猫不会重命名多索引列名
【发布时间】：2020-09-04 20:12:33
【问题描述】：

我刚刚花了几个小时试图让它发挥作用，我开始认为我想要不可能的事情，尽管我很确定它可以完成。我有一个熊猫数据框，它有一个多索引标题（excel 电子表格，3 行标题）。我肯定在看它，所以我知道它存在，但是当我尝试根据官方文档重命名列时，我被告知找不到列名。

表格如下所示：

Test              | Test1         | Test2
                  | abc   | xyz   | abc   | xyz
geo1    | geo2    | geo1  | geo2  | geo1  | geo2
------------------------------------------------
a       | x       | 1     | 0.5   | 1     | 0.5
b       | y       | 2     | 0.2   | 2     | 0.2
c       | z       | 3     | 0.4   | 3     | 0.3

例如，我只是想将“Test”更改为“Boom”。 test 是 0 级列名的第一个值，但它不起作用。我使用了其中之一：

df.rename(columns={df.columns[0][0]: 'Boom'}, inplace=True, errors='raise')
df.rename(columns={df.columns[0][0]: 'Boom'}, level=0, inplace=True, errors='raise')
df.rename(columns={df.columns.values[0][0]: 'Boom'}, inplace=True, errors='raise')

问题是，即使我对列名和级别进行硬编码，它仍然不起作用！这应该可以解决问题，因为它适用于我的其他脚本（2 级，而不是 3 级）：

df.rename(columns={'Test': 'Boom'}, level=0, inplace=True, errors='raise')

这个错误很有趣，因为它告诉我它找不到“测试”列（它实际上是告诉我它找不到它刚刚命名的列......）。我做错了什么？？

谢谢大家！

【问题讨论】：

你能打印 df.columns[0][0] 吗？它会给你“测试”吗？
是的，打印 df.columns[0][0] 返回我要更改的列名。

标签： python pandas dataframe rename multi-index

【解决方案1】：

df.columns.set_levels(['Boom1','Boom2','Boom3'],level=0,inplace=True)

如果您的列是 Boom1，...，Boom1000，首先创建一个名称列表

ll = [f"Boom{i}" for i in range(1,1001)]
df.columns.set_levels(ll,level=0,inplace=True)

【讨论】：

如何在不手动输入列名的情况下实现这一点？我得到了 20 多列，而不是示例中的 3 列（尽管它们的格式相同）。
它们都是完全不同的名称，因此我只需要重命名其中一个。任何方式我都可以复制现有的列名列表，但在此过程中替换其中一个？谢谢
@Chris 将理解改为['Boom' if x == 'Test' else x for...]

【解决方案2】：

我刚刚从函数中删除了 errors='raise' 并且它起作用了。熊猫的工作方式没有逻辑，但这似乎已经成功了。不确定某些东西是如何工作的，但如果你告诉它在需要时引发错误，它就会停止工作。无论如何，感谢所有人的尝试。如果有人能解释为什么会这样，出于我自己的理智，我将不胜感激！

【讨论】：

“pandas 的工作方式没有逻辑”，这是不必要的
不是夸大其词或任何东西，但是如果没有指定应该引发错误，那么引发错误的逻辑在哪里会停止脚本以达到预期的结果？因为它确实有效，这意味着标签 IS 在索引中，但是如果设置了参数，pandas 会确定它不存在。
该方法的文档字符串解释得很清楚。我认为您的问题来自使用“就地”。查看我的回答了解更多信息

【解决方案3】：

这种参数组合对我有用：

index = pandas.MultiIndex.from_tuples([('A', 'X'), ('B', 'Y'), ('C', 'Z')], names=['id1', 'id2'])
columns = pandas.MultiIndex.from_tuples([('Test1', 'a', 'x')], names=['col1', 'col2', 'col3'])

df = pandas.DataFrame(
    data = [1, 2, 3],
    index=index,
    columns=columns
)

df.rename(columns={'Test1': 'Boom!'}, level='col1')

返回一个新的数据框：

col1    Boom!
col2        a
col3        x
id1 id2      
A   X       1
B   Y       2
C   Z       3

【讨论】：