パンダインデックス列のタイトルまたは名前

Python pandasでインデックス列名を取得するにはどうすればよいですか？次にデータフレームの例を示します。

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

私がやろうとしているのは、データフレームインデックスのタイトルを取得/設定することです。これが私が試したものです：

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

誰でもこれを行う方法を知っていますか？

あなたはそのnameプロパティを介してインデックスを取得/設定することができます

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

を使用するとrename_axis、次のように設定を削除できます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

新しい機能はメソッドチェーンでうまく機能します。

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

パラメータで列名を変更することもできます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

バージョンからpandas 0.24.0+可能なパラメータindexを使用して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

インデックスと列名を削除することは、None次のように設定することを意味します。

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

MultiIndexインデックスのみの場合：

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

インデックスと列名を削除することは、None次のように設定することを意味します。

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

for MultiIndexインデックスと列は.names代わりに使用する必要があり.name、リストまたはタプルで設定します。

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

チェック/設定値には複数が必要です：

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

インデックスと列名を削除することは、None次のように設定することを意味します。

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

そして@Jeffソリューション：

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 トリックを行う必要があります。

Pythonには、dirオブジェクトの属性をクエリできる関数があります。dir(df.index)ここで役に立ちました。

df.index.rename('foo', inplace=True)インデックス名を設定するために使用します。

このAPIはパンダ0.13以降で使用できるようです。

新しい行を作成せず、単に空のセルに配置する場合は、次を使用します。

df.columns.name = 'foo'

それ以外の場合：

df.index.name = 'foo'

df.columns.values 列名も教えてください

マルチインデックスの解決策は、jezraelのサイクロペディックアンサーの中にありますが、それを見つけるのにしばらく時間がかかったので、新しいアンサーを投稿します。

df.index.names （Frozenlistとして）マルチインデックスの名前を指定します。

インデックス列名のみを取得するには df.index.namesをで、パンダの最新バージョンの単一のインデックスまたはマルチインデックスの両方で機能します。

インデックス名+列名のリストを取得するための最良の方法を見つけようとしたときにこれを見つけた人として、私はこの答えが役に立つと思いました：

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

これは、インデックスなし、単一列インデックス、またはマルチインデックスに対して機能します。このような単純な操作で不必要なパフォーマンスヒットが発生するreset_index（）の呼び出しを回避します。このための組み込みメソッドがないことには驚いています（私が遭遇したものです）。データフレームインデックスが主キー/一意キーにマップされているデータベースからデータをシャトリングしているので、これがより頻繁に必要になると思いますが、実際には別の列にすぎません。

インデックス名の設定は、作成時に行うこともできます。

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