从字典中重新编码Pandas索引对象（用于非有序替换）

Question

我正在编写一个从recode字典重新编码Pandas DataFrame索引对象的函数。

recodes = {'sales' : 'CurrentSales', 'cash' : 'US$' }

1. 这有什么内置方法吗？
2. 这样做的有效方法是什么？

使用示例：

import pandas as pd
import io

text = '''\
STK_ID RPT_Date sales cash
000568 20120930 80.093 57.488
000596 20120930 32.585 26.177
000799 20120930 14.784 8.157
'''

df = pd.read_csv(io.BytesIO(text), delimiter = ' ', 
                 converters = {0:str})
df.set_index(['STK_ID','RPT_Date'], inplace = True)



我实施的内容基本上是：

nw_idx = ['']*len(df.columns)
for key in recodes.keys():
    for idx, colname in enumerate(df.columns):
        if colname == key:
            nw_idx[idx] = recodes[key]

df.columns = pd.Index(nw_idx)

Answer 1

df.rename(columns={'sales' : 'CurrentSales', 'cash' : 'US$' })