为pandas dataframe中的行和列设置"meta name“

在pandas中，可以使用set_axis方法为DataFrame的行和列设置"meta name"。

设置行的"meta name"可以使用set_axis方法的axis参数设置为0，然后通过labels参数指定行索引，最后通过name参数设置"meta name"。例如：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 设置行的"meta name"
df.set_axis(labels=['row1', 'row2', 'row3'], axis=0, inplace=True)
df.index.name = 'meta name'

print(df)

输出结果为：

            A  B
meta name       
row1        1  4
row2        2  5
row3        3  6

设置列的"meta name"可以使用set_axis方法的axis参数设置为1，然后通过labels参数指定列索引，最后通过name参数设置"meta name"。例如：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 设置列的"meta name"
df.set_axis(labels=['col1', 'col2'], axis=1, inplace=True)
df.columns.name = 'meta name'

print(df)

输出结果为：

meta name  col1  col2
0             1     4
1             2     5
2             3     6

在以上示例中，我们使用了set_axis方法来设置行和列的索引，并通过name属性设置了"meta name"。同时，我们还使用了index.name和columns.name属性来设置行和列索引的"meta name"。这样可以为DataFrame的行和列添加额外的元数据信息，方便后续的数据处理和分析。

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