Pandas 使用索引名称作为列名创建 Dataframe答案

【问题标题】：Pandas create Dataframe with index name as column namePandas 使用索引名称作为列名创建 Dataframe
【发布时间】：2018-05-24 12:14:12
【问题描述】：

我有一个包含列名和数据的现有数据框。我想将 index.name 的数据框更改为列的名称。我对multi - indexing 感到困惑，我该怎么做？因为那时我需要将该数据框传递给to_sql 函数，该函数将索引视为表的列名。

目前对我来说dataframe.index 是RangeIndex(start=0, stop=1669, step=1)

而dataframe.index.name 是None

我做了如下：

dataframe.index.names = dataframe.columns
dataframe = dataframe.rename_axis(dataframe.columns)

它给了我Length of new names must be 1, got 67 的错误。 67 是我在数据框中的列数。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

这取决于MultiIndex 与否。

对于单个索引需要：

df.index.name = 'foo'
df = df.rename_axis('foo')

MultiIndex需要：

df.index.names = ('foo', 'bar')
df = df.rename_axis(('foo', 'bar'))

【讨论】：

@PiyushS.Wanare - 为什么需要这个？因为name 是标量，并且要添加许多列名，所以它不起作用。
为`stackoverflow.com/questions/50503934/…`做这一切
嗯，没有数据很难知道，但有一个想法——某些列的名称是 NaN 吗？可以查吗？ print (pd.isnull(df.columns).sum()) ?
是的，有一些列是NaN
所以有问题，需要更换。有多个NaNs 列？