pandas无法重命名多重索引列名

Question

我刚花了好几个小时想让这个工作正常，现在开始觉得我可能在追求不可能的事情，不过我很确定这是可以做到的。我有一个 pandas 数据框，它的表头是多重索引（就像 Excel 表格，有三行表头）。我确实在看这个数据框，所以我知道它存在，但当我试着按照官方文档重命名一个列时，却被告知找不到这个列名。

这个表格看起来是这样的：

Test              | Test1         | Test2
                  | abc   | xyz   | abc   | xyz
geo1    | geo2    | geo1  | geo2  | geo1  | geo2
------------------------------------------------
a       | x       | 1     | 0.5   | 1     | 0.5
b       | y       | 2     | 0.2   | 2     | 0.2
c       | z       | 3     | 0.4   | 3     | 0.3

我只是想把“Test”改成“Boom”，比如说。Test 是第一层的列名中的第一个值，但它就是不管用。我用了下面这些方法：

df.rename(columns={df.columns[0][0]: 'Boom'}, inplace=True, errors='raise')
df.rename(columns={df.columns[0][0]: 'Boom'}, level=0, inplace=True, errors='raise')
df.rename(columns={df.columns.values[0][0]: 'Boom'}, inplace=True, errors='raise')

问题是，即使我硬编码列名和层级，它还是不行！这应该能解决问题，因为在我其他的脚本中（有两层，而不是三层）是可以的：

df.rename(columns={'Test': 'Boom'}, level=0, inplace=True, errors='raise')

这个错误挺搞笑的，因为它告诉我找不到“Test”这一列（它明明刚刚说过这个列名）。我到底哪里出错了？？

谢谢大家！

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Answer 1

我刚把函数里的errors='raise'去掉了，然后它就正常工作了。其实pandas的工作方式有点奇怪，但这样做似乎解决了问题。我不太明白为什么要设置成如果有错误就抛出错误的情况下，它反而不工作。谢谢大家的帮助。如果有人能解释一下为什么会这样，我会很感激，这样我心里也能踏实点！

Answer 2

这个参数组合对我有效：

index = pandas.MultiIndex.from_tuples([('A', 'X'), ('B', 'Y'), ('C', 'Z')], names=['id1', 'id2'])
columns = pandas.MultiIndex.from_tuples([('Test1', 'a', 'x')], names=['col1', 'col2', 'col3'])

df = pandas.DataFrame(
    data = [1, 2, 3],
    index=index,
    columns=columns
)

df.rename(columns={'Test1': 'Boom!'}, level='col1')

它会返回一个新的数据框：

col1    Boom!
col2        a
col3        x
id1 id2      
A   X       1
B   Y       2
C   Z       3

Answer 3

df.columns.set_levels(['Boom1','Boom2','Boom3'],level=0,inplace=True)

如果你的列名是 Boom1 到 Boom1000，首先你需要创建一个名字的列表，方法是：

ll = [f"Boom{i}" for i in range(1,1001)]
df.columns.set_levels(ll,level=0,inplace=True)