In [3]:
import numpy as np
from pandas import DataFrame
In [4]:
# DataFrameを作ります。
dframe= DataFrame(np.arange(12).reshape((3, 4)),
                 index=['NY', 'LA', 'SF'],
                 columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
dframe
Out[4]:
A B C D
NY 0 1 2 3
LA 4 5 6 7
SF 8 9 10 11
In [14]:
str.lower('A')
Out[14]:
'a'
In [5]:
# indexにmapメソッドがあります。
dframe.index.map(str.lower)
Out[5]:
array(['ny', 'la', 'sf'], dtype=object)
In [7]:
# これをそのまま、もとのindexに代入できます。
dframe.index = dframe.index.map(str.lower)
dframe
Out[7]:
A B C D
ny 0 1 2 3
la 4 5 6 7
sf 8 9 10 11
In [16]:
str.title('udemy is good')
Out[16]:
'Udemy Is Good'
In [10]:
#DataFrameにrenameというメソッドがあります。
dframe.rename(index=str.title, columns=str.lower)
Out[10]:
a b c d
Ny 0 1 2 3
La 4 5 6 7
Sf 8 9 10 11
In [11]:
dframe
Out[11]:
A B C D
ny 0 1 2 3
la 4 5 6 7
sf 8 9 10 11
In [9]:
# renameに辞書型を渡す事も可能です。
dframe.rename(index={'ny': 'NEW YORK'},
            columns={'A': 'ALPHA'})
Out[9]:
ALPHA B C D
NEW YORK 0 1 2 3
la 4 5 6 7
sf 8 9 10 11
In [12]:
# 元のデータ自体を変更したいときは、inplace=Trueにします。
dframe.rename(index={'ny': 'NEW YORK'}, inplace=True)
Out[12]:
A B C D
NEW YORK 0 1 2 3
la 4 5 6 7
sf 8 9 10 11
In [13]:
dframe
Out[13]:
A B C D
NEW YORK 0 1 2 3
la 4 5 6 7
sf 8 9 10 11