pandas.Series.rename

Series.rename(index=None, **kwargs)

改变轴输入功能。函数/ dict值必须是唯一的（1对1）。未包含在dict / Series中的标签将保留原样。列出的额外标签不会抛出错误。或者，使用标量值（仅限系列）更改Series.name。

参数：

索引：标量，类似列表，类dict或函数，可选

标量或类似列表将更改Series.name属性，并在DataFrame或Panel上生成。类语法或函数是应用于该轴的值的变换

copy：boolean，default True

还复制基础数据

inplace：boolean，default False

是否返回新系列。如果为True，则忽略复制值。

返回：

重命名：Series（新对象）

也可以看看

pandas.NDFrame.rename_axis

例子

>>> s = pd.Series([1, 2, 3])
>>> s
0    1
1    2
2    3
dtype: int64
>>> s.rename("my_name") # scalar, changes Series.name
0    1
1    2
2    3
Name: my_name, dtype: int64
>>> s.rename(lambda x: x ** 2)  # function, changes labels
0    1
1    2
4    3
dtype: int64
>>> s.rename({1: 3, 2: 5})  # mapping, changes labels
0    1
3    2
5    3
dtype: int64
>>> df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]})
>>> df.rename(2)
...
TypeError: 'int' object is not callable
>>> df.rename(index=str, columns={"A": "a", "B": "c"})
   a  c
0  1  4
1  2  5
2  3  6
>>> df.rename(index=str, columns={"A": "a", "C": "c"})
   a  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6