更改 DataFrame 的列标题-解网

问：

这可能是一个简单的答案，但我被难住了。因此，我使用雅虎下载称为“组件”的公司代码列表的天数价格。组件如下所示;（但有 91 个条目）。

components = ['ABEV3.SA', 'ALPA4.SA', 'AMER3.SA']

todays_data = yf.download(components, period= '1d')

从结果表中，我拉出调整后的收盘价并制作了一个新的数据帧：

close = todays_data['Adj Close']

这将产生一个名为“close”的水平 1 行、91 列数据帧：

	ABEV3.SA	ALPA4.SA	AMER3.SA
日期
2023-01-06	14.24	13.91	10.13

Id 想要得到的是一个垂直数据帧，索引列是公司代码，列包含价格。

我用过：

close.transpose()

它以 Id 的方式创建垂直表格，91 行，有 1 列，但列标题是公司代码列表上方的“日期”（我猜是索引），价格上方是“2023-01-06”。

日期	2023-01-06
ABEV3.SA	14.24
ALPA4.SA	13.91
AMER3.SA	10.13

如何将“Date”和“2023-01-6”更改为“Code”和“Close”？

我尝试了变体

close.rename()

如

close.rename(columns= {'2023-01-06 00:00:00':'Close'})

但是不断出现错误，比如这样？“IndexError：数组索引过多”。

也许与值列的标题（价格）是时间戳有关？[时间戳（'2023-01-06 00：00：00'）]

有人帮忙吗？谢谢。。。

Python 熊猫数据帧 yfinance

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    [14.24, 13.91, 10.13],
    index=["ABEV3.SA", "ALPA4.SA", "AMER3.SA"],
    columns=pd.Index([pd.Timestamp("2023-01-06")], name="Date")
)
# Date      2023-01-06
# ABEV3.SA       14.24
# ALPA4.SA       13.91
# AMER3.SA       10.13

df = df.rename_axis(None, axis=1)
#           2023-01-06
# ABEV3.SA       14.24
# ALPA4.SA       13.91
# AMER3.SA       10.13

df = df.rename_axis("Code", axis=0)
#           2023-01-06
# Code
# ABEV3.SA       14.24
# ALPA4.SA       13.91
# AMER3.SA       10.13

df = df.rename(columns={pd.Timestamp("2023-01-06"): "Close"})
#           Close
# Code
# ABEV3.SA  14.24
# ALPA4.SA  13.91
# AMER3.SA  10.13

如果需要，可以将所有这些操作链接在一起

更改 DataFrame 的列标题

Changing column headers of dataframe

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