Метод DataFrame.set_axis() в pandas

Присваивает желаемый индекс оси axis

df = DataFrame.set_axis(labels, *, axis=0, copy=None)

labels - значения для нового индекса. Принимает список или индекс.
axis=0 - ось для обновления. 0 или 'index' идентифицирует строки, 1 или 'columns' - столбцы.
copy=None - следует ли делать копию базовых данных.
Аргумент copy изменит поведение в pandas 3.0. Копирование при записи будет включено по умолчанию, а это означает, что все методы с аргументом copy будут использовать механизм отложенного копирования и игнорировать аргумент copy. Ключевой аргумент copy будет удален в будущей версии pandas. Можно уже сейчас получить будущее поведение и улучшения, включив копирование при записи pd.options.mode.copy_on_write = True

Метод DataFrame.set_axis() модуля pandas присваивает желаемый индекс данной оси axis.

Индексы для меток столбцов или строк можно изменить, передав список или индекс.

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]})
>>> df
#    A  B
# 0  1  4
# 1  2  5
# 2  3  6

Изменим индексные метки строк.

>>> df.set_axis(['a', 'b', 'c'], axis='index')
#    A  B
# a  1  4
# b  2  5
# c  3  6

Изменим индексные метки столбцов.

>>> df.set_axis(['I', 'II'], axis='columns')
#    I  II
# 0  1   4
# 1  2   5
# 2  3   6