pandas.DataFrameの行名・列名の変更
pandas.DataFrameの行名（インデックス）・列名（カラム名）を変更するには以下の方法がある。
pandas.DataFrameのrename()メソッド- 任意の行名・列名を変更
pandas.DataFrameのindex,columns属性を更新- 行名・列名をすべて変更
それぞれの方法についてサンプルコードとともに説明する。
また、既存の列をインデックス（行名）に設定するset_index()というメソッドもある。set_index()については以下の記事を参照。
説明のため、以下のようにDataFrameを作成する。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [11, 21, 31],
'B': [12, 22, 32],
'C': [13, 23, 33]},
index=['ONE', 'TWO', 'THREE'])
print(df)
# A B C
# ONE 11 12 13
# TWO 21 22 23
# THREE 31 32 33
DataFrame.rename()メソッド
pandas.DataFrameのrename()メソッドを使うと任意の行名・列名を変更できる。
rename()メソッドの引数indexおよびcolumnsに、{元の値: 新しい値}のように辞書型で元の値と新しい値を指定する。
indexが行名でcolumnsが列名。行名・列名のいずれかだけを変更したい場合は、引数indexとcolumnsのどちらか一方だけを指定すればよい。
新たなDataFrameが返され、元のDataFrameは変更されない。
df_new = df.rename(columns={'A': 'a'}, index={'ONE': 'one'})
print(df_new)
# a B C
# one 11 12 13
# TWO 21 22 23
# THREE 31 32 33
print(df)
# A B C
# ONE 11 12 13
# TWO 21 22 23
# THREE 31 32 33
複数の行名・列名を変更
複数の行名・列名の値を一括で変更することもできる。
辞書の要素を追加すればOK。
print(df.rename(columns={'A': 'a', 'C': 'c'}))
# a B c
# ONE 11 12 13
# TWO 21 22 23
# THREE 31 32 33
元のオブジェクトを変更（引数inplace）
デフォルトでは元のDataFrameは変更されず、新しいDataFrameが返される。
引数inplaceをTrueにすると、元のDataFrameが変更される。新しいDataFrameは返されず、返り値はNone。
df_org = df.copy()
df_org.rename(columns={'A': 'a'}, index={'ONE': 'one'}, inplace=True)
print(df_org)
# a B C
# one 11 12 13
# TWO 21 22 23
# THREE 31 32 33
ラムダ式や関数で一括処理
rename()メソッドの引数indexおよびcolumnsには関数（呼び出し可能なオブジェクト）を指定することもできる。
大文字・小文字を変換する関数を適用する例。
print(df.rename(columns=str.lower, index=str.title))
# a b c
# One 11 12 13
# Two 21 22 23
# Three 31 32 33
ラムダ式（無名関数）で処理することも可能。繰り返したり、末尾に追加したりする例。
print(df.rename(columns=lambda s: s*3, index=lambda s: s + '!!'))
# AAA BBB CCC
# ONE!! 11 12 13
# TWO!! 21 22 23
# THREE!! 31 32 33
DataFrame.indexとDataFrame.columns
行名・列名をすべて更新
行名・列名を全部新しい値にするのであれば、rename()メソッドよりも、pandas.DataFrameのindex, columns属性を再指定するほうが簡単。
index, columns属性には、リストやタプル、pandas.Seriesなどを指定できる。
df.index = [1, 2, 3]
df.columns = ['a', 'b', 'c']
print(df)
# a b c
# 1 11 12 13
# 2 21 22 23
# 3 31 32 33
このとき、リストなどのサイズ（要素数）が行数・列数と一致していないとエラーになるので注意。
# df.index = [1, 2, 3, 4]
# ValueError: Length mismatch: Expected axis has 3 elements, new values have 4 elements