pandas中df.rename()的具体使用

import pandas as pd 
df = pd.DataFrame({'name':['zhao','qian','sun','wang'],'mark':[150,122,155,132],'gender':['female','female','male','male']})
df

df.rename({0:111})
    name    mark    gender
111    zhao    150        female #行索引从0变为111
1    qian    122        female
2    zhou    155        male
3    wang    132        male

df.rename(lambda x: x+11) #参数也可以是函数，索引都加了11
    name    mark    gender
11    zhao    150        female
12    qian    122        female
13    zhou    155        male
14    wang    132        male

df.rename(lambda x: x+'11',axis=1)
    name11    mark11    gender11  #列索引都加了11，name变为name11
0    zhao    150        female
1    qian    122        female
2    zhou    155        male
3    wang    132        male

df.rename(columns=lambda x: x+'11')#等价于上面，写法更简洁直观
    name11    mark11    gender11
0    zhao    150        female
1    qian    122        female
2    zhou    155        male
3    wang    132        male

df1 = pd.DataFrame([10,11,12,13],index=[['a','a','b','b'],[1,2,3,4],[4,3,2,1]],columns=['tt'])
df1
            tt #前三列都为索引
a    1    4    10
    2    3    11
b    3    2    12
    4    1    13
    
df1.rename(index={1:'dd'})
            tt#索引中所有的1都变成了dd
a    dd    4    10
    2    3    11
b    3    2    12
    4    dd    13
    
df1.rename(index={1:'dd'},level=1)
            tt#只有第2列索引改为dd（从0开始计数）
a    dd    4    10
    2    3    11
b    3    2    12
    4    1    13

df1
            tt #前三列都为索引
a    1    4    10
    2    3    11
b    3    2    12
    4    1    13
    
df1.rename(index={11:'dd'},level=1,errors='raise')
KeyError: '[11] not found in axis'#报错，11没在索引内