解释pandas.Series.rename_axis

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.rename_axis.html

`pandas.Series.rename_axis` 是一个用于设置索引或列轴名称的函数¹。以下是该函数的一些参数¹：

- `mapper`：可选，标量或类似列表。用于设置轴名称属性的值。

- `index`，`columns`：可选，标量，类似列表，类似字典或函数，用于应用于该轴值的转换。请注意，如果对象是 Series，则不允许使用 `columns` 参数。此参数仅适用于 DataFrame 类型对象。使用 `mapper` 和 `axis` 来指定要用 `mapper` 目标的轴，或者使用 `index` 和/或 `columns`。

- `axis`：默认为0。要重命名的轴。对于 Series，此参数未使用并默认为0。

- `copy`：默认为 None。也复制底层数据。

- `inplace`：默认为 False。直接修改对象，而不是创建新的 Series 或 DataFrame。

返回值是与调用者相同的类型，或者如果 `inplace=True`，则返回 None¹。

以下是一些示例¹：

```python

# 示例1：重命名给定 Series 对象的轴

import pandas as pd

sr = pd.Series([10, 25, 3, 11, 24, 6])

index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp']

sr.index = index_

result = sr.rename_axis('Beverages')

print(result)

# 示例2：重命名给定 Series 对象的 MultiIndex 轴

sr = pd.Series(['New York', 'Chicago', 'Toronto', 'Lisbon', 'Rio'])

index_ = pd.MultiIndex.from_product([['Names'], ['City 1', 'City 2', 'City 3', 'City 4', 'City 5']], names=['Level 1', 'Level 2'])

sr.index = index_

result = sr.rename_axis(['First_level', 'Second_level'])

print(result)

```

这些示例展示了如何使用 `pandas.Series.rename_axis` 函数来重命名 Series 对象的轴。在第一个示例中，我们重命名了一个简单的 Series 对象的轴。在第二个示例中，我们重命名了一个具有 MultiIndex 的 Series 对象的轴¹。希望这些信息对您有所帮助！

源: 与必应的对话， 2023/12/4

(1) pandas.Series.rename_axis — pandas 2.1.3 documentation. https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.rename_axis.html.

(2) Python | Pandas Series.rename_axis() - GeeksforGeeks. https://www.geeksforgeeks.org/python-pandas-series-rename_axis/.

(3) Pandas Series: rename_axis() function - w3resource. https://www.w3resource.com/pandas/series/series-rename_axis.php.

(4) pandas.Series.rename_axis — pandas 0.25.0 documentation. https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.25.0/reference/api/pandas.Series.rename_axis.html.