熊貓重命名列表中的df行

我已經看過很多類似的問題，但我仍然無法讓大熊貓從另一個df的值列表中重命名df的行。我究竟做錯了什麼？熊貓重命名列表中的df行

def calculate_liabilities(stakes_df): 
    if not stakes_df.empty: 
     liabilities_df = pd.DataFrame(decimal_odds_lay.values * stakes_df.values) #makes df with stakes rows, decimal odds columns 
     stakes_list = stakes_df.to_dict() 
     print(stakes_list) 
     liabilities_df = liabilities_df.rename(stakes_list) 
     return liabilities_df 
    else: 
     print ("Failure to calculate liabilities")

stakes_list = stakes_df.to_dict()給出以下字典：

{'Stakes': {0: 3.7400000000000002, 1: 5.5999999999999996, 2: 7.0700000000000003}}

我想liabilities_df的行分別更名爲3.7400000000000002，5.5999999999999996和7.0700000000000003。

來源

2017-06-01 Davtho1983

不清楚您的要求，請查看文檔瞭解如何使用重命名https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.rename.html –

一本字典，如果你想liabilities_df的行名稱（指數）重命名爲stakes_df的價值，你需要給字典不是字典。

liabilities_df = liabilities_df.rename(stakes_list['Stakes']) 

example: 
df= pd.DataFrame([1,2,3]) 
    0 
0 1 
1 2 
2 3 

df.rename({0: 3.7400000000000002, 1: 5.5999999999999996, 2: 7.0700000000000003}) 

     0 
3.74 1 
5.60 2 
7.07 3

來源

2017-06-01 13:07:31 galaxyan

你可以用data.frame重命名行，這裏有一個字典，這就是爲什麼。

會更好，如果你給我們的數據，但在這裏，你不必做從stakes_list

來源

2017-06-01 12:13:50

熊貓重命名列表中的df行

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