[파이썬] Pandas 인덱스 열 이름을 얻는 방법

<질문>

python pandas에서 인덱스 열 이름을 어떻게 얻습니까? 다음은 데이터 프레임의 예입니다.

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

내가하려는 것은 데이터 프레임 인덱스 제목을 가져 오거나 설정하는 것입니다. 내가 시도한 것은 다음과 같습니다.

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

이 작업을 수행하는 방법을 아는 사람이 있습니까?

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<답변1>

인덱스를 통해 인덱스를 가져오거나 설정할 수 있습니다.name속성

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

---

<답변2>

당신이 사용할 수있는rename_axis, 제거를 위해 다음으로 설정None:

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

새로운 기능은 메서드 체인에서 잘 작동합니다.

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

매개변수를 사용하여 열 이름을 바꿀 수도 있습니다.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

버전에서pandas 0.24.0+가능한 사용 매개변수index그리고columns:

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

색인 및 열 이름을 제거하면 다음과 같이 설정됩니다.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

만약에MultiIndex인덱스 전용:

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

색인 및 열 이름을 제거하면 다음과 같이 설정됩니다.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

을 위한MultiIndex색인 및 열에서 작업이 필요합니다..names대신에.name목록 또는 튜플로 설정합니다.

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

값을 확인/설정하려면 복수형이 필요합니다.

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

색인 및 열 이름을 제거하면 다음과 같이 설정됩니다.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

그리고 @Jeff 솔루션:

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

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<답변3>

df.index.name트릭을 수행해야합니다.

파이썬에는dir개체 속성을 쿼리할 수 있는 기능입니다.dir(df.index)여기서 도움이 되었습니다.

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<답변4>

사용df.index.rename('foo', inplace=True)인덱스 이름을 설정합니다.

이 API는 이후 사용 가능한 것 같습니다pandas 0.13.

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<답변5>

새 행을 생성하지 않고 단순히 빈 셀에 넣으려면 다음을 사용하십시오.

df.columns.name = 'foo'

그렇지 않으면 다음을 사용하십시오.

df.index.name = 'foo'

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<답변6>

인덱스 이름 설정은 생성 시 수행할 수도 있습니다.

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

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<답변7>

df.columns.values또한 우리에게 열 이름을 제공

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<답변8>

다중 인덱스에 대한 솔루션은 jezrael의 cyclopedic 답변 안에 있지만 찾는 데 시간이 걸려서 새로운 답변을 게시하고 있습니다.

df.index.names다중 인덱스의 이름을 제공합니다(Frozenlist로).

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<답변9>

인덱스 열 이름을 얻으려면df.index.names가장 최신 버전의 pandas를 기준으로 단일 인덱스 또는 MultiIndex 모두에서 작동합니다.

인덱스 이름 + 열 이름 목록을 얻는 가장 좋은 방법을 찾는 동안 이것을 찾은 사람으로서 이 답변이 유용하다는 것을 알았을 것입니다.

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

인덱스 없음, 단일 열 인덱스 또는 MultiIndex에 대해 작동합니다. 이러한 간단한 작업에 대해 불필요한 성능 저하가 있는 reset_index() 호출을 피합니다. 나는 이것에 대한 기본 제공 방법이 없다는 것에 놀랐습니다. 데이터 프레임 인덱스가 기본/고유 키에 매핑되는 데이터베이스에서 데이터를 이동하고 있지만 실제로는 또 다른 열에 불과하기 때문에 이것이 더 자주 필요하다고 생각합니다.