Question

系列是否有DataFrame.rename(columns = newcolumns)的等价物？我想象的是

def rename(self, name = None):
    self.name = name

编辑：我不确定为什么会收到一个downvote。我认为这是一个合理的想法。我更喜欢以功能风格编程，尽可能避免使用myseries.name = "newname"之类的语句。这种编程风格通常在Pandas API中得到很好的支持，（例如在大多数函数中默认为inplace=False），我只是想知道是否有一种方法可以以功能的方式更新系列名称错过。（否则我会提交功能请求）。

Answer 1

更新

截至最近的documentation方法Series.rename，当传递标量时，完全符合您的要求;返回包含新名称的新系列。

以下内容在某个时候是正确的，但不再相关。

上一篇文章

我自己偶然发现了这个问题，并且发现API无法涵盖以方法链方式更改Series.name的用例非常令人沮丧。

我发现了两个尴尬的解决办法。

如果有问题的系列是减少数据帧的列（行值）的结果，即在具有返回标量的函数的数据帧上调用apply，
```
# this returns a series where series.name == df.index.name, not what we want.
df.apply(lambda row: series-to-scalar(row),axis=1)
```
您可以使用DataFrame.apply转换数据框，让func返回由新名称索引的单个值系列，然后使用{{1}访问该列}。
```
[]
```
或向数据框添加名为新名称的新列，然后使用df.apply(lambda row: pd.Series(series-to-scalar(row),index=['new name']),axis=1)['new name']访问该列。
```
[]
```
如果您无法控制系列的来源，并且您需要链接方法来更改其名称，请使用df.assign(**{'new name': lambda df: df.apply(lambda row: row-to-scalar(row),axis=1)})['new name']使用新名称创建一个新系列。

Series.pipe

希望这会有所帮助。祝福功能请求好运。

Answer 2

IIUC你需要为Pandas.Series重命名函数.pd.Series有两种重命名方法：rename和rename_axis但它们都不符合你的意愿。您可以更改共同风格的系列名称：

e = pd.Series(np.arange(10), name='test')
In [95]: e
Out[95]:
0    0
1    1
2    2
3    3
4    4
5    5
6    6
7    7
8    8
9    9
Name: test, dtype: int32

e.name = 'new'
In [97]: e
Out[97]:
0    0
1    1
2    2
3    3
4    4
5    5
6    6
7    7
8    8
9    9
Name: new, dtype: int32

但如果您需要功能样式，则需要在将来的重新定位中请求该功能（它似乎很容易实现，只需为.rename方法添加一个关键字）。

是否有更改Pandas系列名称的功能

2 个答案:

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