pandas.io.formats.style.Styler.relabel_index

造型器。relabel_index ( labels , axis = 0 , level = None )

重新标记索引或列标题键以显示一组指定值。

1.5.0 版本中的新增内容。

参数：

标签类似列表或索引

要显示的新标签。必须与未隐藏的基础值具有相同的长度。

轴{“索引”, 0, “列”, 1}

应用于索引或列。

level int、str、列表、可选

应用新标签的级别。如果None将应用于未隐藏的索引或多重索引的所有级别。

返回：

造型器

也可以看看

Styler.format_index

设置索引或列标题的文本显示值的格式。

Styler.hide

从显示中隐藏索引、列标题或指定数据。

笔记

作为 Styler 的一部分，此方法允许索引的显示完全由用户指定，而不影响底层 DataFrame 数据、索引或列标题。这意味着索引的灵活性得以保持，同时最终显示是可定制的。

由于 Styler 被设计为通过方法链逐步构建，因此该方法适合对当前指定的隐藏元素做出反应。这很有用，因为这意味着如果大部分索引或列标题已被隐藏，则不必指定所有新标签。以下产生等效的显示（注意labels每种情况下的长度）。

# relabel first, then hide
df = pd.DataFrame({"col": ["a", "b", "c"]})
df.style.relabel_index(["A", "B", "C"]).hide([0,1])
# hide first, then relabel
df = pd.DataFrame({"col": ["a", "b", "c"]})
df.style.hide([0,1]).relabel_index(["C"])

Styler.format_index()在以下情况之一（参见示例）中，应使用此方法，而不是：

• 需要一组指定的标签，这些标签不是底层索引键的函数。

• 底层索引键的功能需要一个计数器变量，例如枚举时可用的计数器变量。

例子

基本使用

>>> df = pd.DataFrame({"col": ["a", "b", "c"]})
>>> df.style.relabel_index(["A", "B", "C"])  
     col
A      a
B      b
C      c

与预先隐藏的元素链接

>>> df.style.hide([0,1]).relabel_index(["C"])  
     col
C      c

使用多重索引

>>> midx = pd.MultiIndex.from_product([[0, 1], [0, 1], [0, 1]])
>>> df = pd.DataFrame({"col": list(range(8))}, index=midx)
>>> styler = df.style  
          col
0  0  0     0
      1     1
   1  0     2
      1     3
1  0  0     4
      1     5
   1  0     6
      1     7
>>> styler.hide((midx.get_level_values(0)==0)|(midx.get_level_values(1)==0))
...  
>>> styler.hide(level=[0,1])  
>>> styler.relabel_index(["binary6", "binary7"])  
          col
binary6     6
binary7     7

我们也可以通过先索引然后重新标记来实现上述目的

>>> styler = df.loc[[(1,1,0), (1,1,1)]].style
>>> styler.hide(level=[0,1]).relabel_index(["binary6", "binary7"])
...  
          col
binary6     6
binary7     7

定义使用枚举计数器的格式化函数。另请注意，索引键的值在字符串标签的情况下传递，因此也可以使用大括号（如果字符串已预先格式化，则使用双大括号）将其插入标签中，

>>> df = pd.DataFrame({"samples": np.random.rand(10)})
>>> styler = df.loc[np.random.randint(0,10,3)].style
>>> styler.relabel_index([f"sample{i+1} ({{}})" for i in range(3)])
...  
                 samples
sample1 (5)     0.315811
sample2 (0)     0.495941
sample3 (2)     0.067946