索引和列上的熊猫 df.rename 并不总是有效

Question

我有一个数据框列表，我遍历它们，使用一个 Pandasdf.rename方法调用重命名所有列/索引。

df.rename(
    {
        'vol': 'Volume Sales',
        'val': 'Value Sales',
    },
    index={
        't1': info['literal_periods'][0],
        't2': info['literal_periods'][1],
        'acv': '% ACV Distribution',
        'aic': 'Average Items Carried',
        'tdp': 'Total Distribution Points',
        'vol': 'Volume Sales',
        'psl': 'Promo Sales',
        'Share of AIC': '{} share of {} AIC'.format(
            info['name'], info['p1']),
        'Share of TDP': '{} share of {} TDP'.format(
            info['name'], info['p1']),
        'Target Product': info['name'],
        'target product': info['name'],
    },
    columns={
        't1':
        info['literal_periods'][0],
        't2':
        info['literal_periods'][1],
        'promo change':
        '% change from ya',
        'non promo change':
        '% change from ya',
        'sales change':
        '% change from ya',
        'val':
        'Value Sales (£)',
        'vol':
        'Volume Sales (L)',
        'volsu':
        'Volume Sales (units)',
        'litres per unit':
        'litres/unit',
        't2 Promo Sales':
        '{} Promo Sales'.format(info['literal_periods'][1]),
        't2 Non-Promo Sales':
        '{} Non Promo Sales'.format(info['literal_periods'][1]),
        't2 Total Sales':
        '{} Total Sales'.format(info['literal_periods'][1])
    },
    inplace=True)

它似乎适用于某些表，部分适用于其他表，然后完全不适用于某些表。为什么？例如，即使列 'vol' 正确映射到同一个 df 中的 'Volume Sales'，'aic' 索引没有在其中包含 'aic' 的 df 中正确重命名。

Answer 1

根据关于重命名参数的Pandas 文档mapper, index, columns，它是这样写的：

使用任一 映射器和轴线以指定的轴目标与映射器，或索引和列

在你举的例子中，

{
    'vol': 'Volume Sales',
    'val': 'Value Sales',
}

函数将其理解为 asmapper =然后您给出index和columns。在无法重现的情况下，该函数可能rename有一些“麻烦”来理解您提供的参数（我想查看后面的代码会给出原因）

这也解释了为什么该列'vol'被重命名'Volume Sales'而不是'Volume Sales (L)'像中定义的那样column=