清理數據的第一步就是對 index 和 column name 進行整理和修改，避免 index 和 column name 是非常混亂的。這部分包括，修改 index 和 column name 已經對 index 或 column 進行排序。
字典修改 index 和 column name #
清理數據的第一步就是對 index 和 column name 進行整理和修改，避免 index 和 column name 是非常混亂的。想要修改 index 和 column name 成我們想要的值，可以用：
df.rename(index = {"old_index_1": "new_index_1", "old_index_2": "new_index_2" })
想要修改 column name, 也是類似的，只需要把 index 這個關鍵詞改為 columns. 這個方法會返回修改過的 dataframe, 不會對原本的 dataframe 進行修改。如果想要直接修改原本的 dataframe, 可以使用inplace這個參數：
df.rename(index = {"old_index_1": "new_index_1", "old_index_2": "new_index_2" }, inplace = True)
函數修改 index/column name #
另外如果不想要一個個修改index和column name，我們可以傳入把函數傳入 index 和 column，例如我們想要把所有column name 改為大寫，那麼：
df.rename(columns = str.upper, inplace = True)
對index/column name進行排序 #
想要對 index 或 column name 進行排序十分簡單，我們只需要：
df.sort_index(axis = 0) # axis=0 就是在對index排序，axis=1 則是對 col name 排序
同樣地，這也會返回一個新的 Dataframe, 想要直接改變原有的 dataframe 的話，可以加上 inplace.