Pandas replace indexes of rows according to a dictionary

Question

我有一个名为 df 的 Pandas 数据框：

             1   2   3   4   5   6   7   8   9   10
dog   jumps   1   1   1   1   1   1   0   1   1   1
      fox     1   1   1   1   1   1   0   0   1   1
      the     1   1   1   1   1   1   1   0   1   1
      dog     1   1   1   1   1   1   0   0   1   1
      over    1   1   1   1   1   1   0   0   1   1
fox   jumps   1   1   1   1   1   1   0   1   1   1
      fox     1   1   1   1   1   1   0   0   1   1
      the     1   1   1   1   1   1   1   0   1   1
      dog     1   1   1   1   1   1   0   0   1   1
      over    1   1   1   1   1   1   0   0   1   1
jumps jumps   1   1   1   1   1   1   0   0   1   0
      fox     1   1   1   1   1   1   1   0   1   0
      the     1   0   1   1   1   1   0   0   1   0
      dog     1   1   1   1   1   1   1   0   1   0
      over    1   0   1   1   1   0   0   1   1   0
over  jumps   1   1   0   1   0   1   1   0   1   0
      fox     1   1   1   1   1   1   0   0   1   0
      the     1   0   1   1   1   0   0   1   1   0
      dog     1   1   1   1   1   1   0   0   1   0
      over    1   1   1   1   1   1   0   0   1   0
the   jumps   1   1   0   1   1   1   0   0   1   0
      fox     1   1   1   1   1   1   0   1   1   0
      the     1   1   1   1   1   1   0   0   1   0
      dog     1   1   1   1   1   1   0   1   1   0
      over    1   1   0   1   0   1   1   0   1   0

我有以下字典：

dic = {'dog': 1, 'fox': 1, 'the': 2, 'over': 2, 'jumps': 0}

我想用它们各自的 dic 值替换索引的值。

我尝试了以下方法：

df.index.levels[0][0] = 'integer value'

但这不起作用，它给了我错误：

类型错误：索引不支持可变操作

另外，熊猫重命名功能也不能正常工作

关于如何以最有效和最干净的方式做到这一点的任何想法。任何建议将不胜感激。

Answer 1

我觉得rename还是工作

df.rename(index=dic)
Out[1311]: 
     1  2  3  4  5  6  7  8  9  10                               
1 0  1  1  1  1  1  1  0  1  1   1
  1  1  1  1  1  1  1  0  0  1   1
  2  1  1  1  1  1  1  1  0  1   1
  1  1  1  1  1  1  1  0  0  1   1
  2  1  1  1  1  1  1  0  0  1   1
  0  1  1  1  1  1  1  0  1  1   1
  1  1  1  1  1  1  1  0  0  1   1
  2  1  1  1  1  1  1  1  0  1   1
  1  1  1  1  1  1  1  0  0  1   1
  2  1  1  1  1  1  1  0  0  1   1