python - 熊猫不会重命名多索引列名

Question

我刚刚花了几个小时试图让它工作，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。

该表如下所示：

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......）。我究竟做错了什么？？

谢谢你们！

标签： pythonpandasdataframerenamemulti-index

Answer 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)