（一）打开文件夹，获得旧文件名
path=r"D:\exp\resultdata" //文件夹途径
for (root, dirs, files) in os.walk(path):
os.walk(path)//遍历D:\exp\resultdata下文件
（二）获得新文件名（如何打开一个文件）
一般新文件名都保存在一个文件中
new_names_files=open('文件名.txt','r')
content=open('文件名.txt','r')(此时content是一个含有所有new name 的列表)
注意：对新名字（字符串）会有一些操作
（1）对文件名（字符）的分割
用split（）进行分割
a=''wer.werrew/"
（2）list 添加新的元素、
用append（）进行添加
（3）字典添加新的元素
用update（）进行添加
实例：
（三）重命名
利用os.rename()函数
实例：旧名字与新名字的数字相对
file=['1.max','2.max'……]//旧名字
for file in files:
oldname = os.path.join(root,file)
namesp=file.split('.')
new_namesp=d[int(namesp[0])]//数字相对
newname = os.path.join(root,new_namesp)
os.rename(oldname,newname)
# coding = utf-8import os
path = "D:\\chunyu"#想要重命名所有文件存放的文件夹
filelist = os.listdir(path) #该文件夹下所有的文件（包括文件夹）
list = []
fileopen = open('D:\chunyu.txt','r')#之后想要重命名成的所有名字的集合，这个名字为除去文件扩展名的文件名
i =0
for file in filelist:
print(file)
for line in fileopen:
line = line.strip('\n')
list.append(line)#读取txt里面的所有名字的集合写入list文件
print(list)
fileopen.close()
for file in filelist: #遍历所有文件
Olddir=os.path.join(path,file) #原来的文件路径
if os.path.isdir(Olddir): #如果是文件夹则跳过
continue
filename=os.path.splitext(file)[0] #文件名
filetype=os.path.splitext(file)[1] #文件扩展名
Newdir=os.path.join(path,str(list[i])+filetype)
os.rename(Olddir,Newdir)#重命名
print(Olddir+" has changed as "+Newdir)
i = i+1
从语法上将 MultiIndex 与 .loc 集成在高级索引中是有些挑战性。通常， MultiIndex 的键采用元组的形式。例如
注意 : 虽然也可以使用 df.loc['bar', 'two'] ，但这种简写的符号通常会导致歧义
如果你还想用 .loc 索引某一列，你必须像这样使用一个元组
想要获取第一个级别的某一标签的所有元素，并不需要传递元组，例如
而不是使用 df.loc[('bar'，)，] (等价于 df.loc['bar'，] )
当然，也可以进行切片
通过提供一个元组切片，选择范围内的值
传递一个标签或元组列表的工作原理类似于 reindex
需要注意的是，在 pandas 中，当涉及到索引时，元组和列表的处理方式并不相同。
元组被解释为一个多级键，而列表则用来指定多个键。或者换句话说，元组是横向的，列表是纵向的
您可以通过提供多个索引器来对 MultiIndex 进行切片
可以使用 slice(None) 选择该级别的所有内容，没有指定索引的级别默认为 slice(None)
通常，切片的两段都会包括在内，因为这是标签索引
在使用 .loc 的时候，最好同时指定索引（行）和标签（列），因为在某些情况下，传递的索引可能会被解析为两个轴而不是 MultiIndex
你应该使用
而不是
例如
使用切片，列表和标签的基本 MultiIndex 切片操作
你可以使用 pandas.IndexSlice 来让 : 语法显得更自然一些，而不是使用 slice(None)
可以使用这种方法在多个轴同时进行相当复杂的选择
您可以使用布尔索引器来进行与值相关的选择
您还可以为 .loc 指定 axis 参数，以在某一个轴上传递切片
此外，您可以使用以下方法设置这些值
也可以在等号右边使用可对齐对象
DataFrame 的 xs() 方法还接受一个 level 参数，以便更容易在 MultiIndex 的特定级别上选择数据
使用切片
您还可以为 xs 提供 axis 参数来选择列
使用切片
xs 还允许使用多个键进行选择
使用切片
您可以将 drop_level=False 传递给 xs ，以保留所选择的级别
使用 drop_level=True (默认值)与上面的结果比较
在 pandas 对象的 reindex() 和 align() 方法中使用 level 参数，可以在一个级别上广播值
swaplevel() 方法可以切换两个级别的顺序
reorder_levels() 方法是 swaplevel 方法的推广，允许你在一个步骤中排列分层索引级别
rename() 方法可用于重命名 MultiIndex 的标签，通常用于重命名 DataFrame 的列
rename 的 columns 参数允许指定需要重命名的列的字典
这个方法也可以用来重命名 DataFrame 主索引的特定标签
rename_axis() 方法用于重命名 Index 或 MultiIndex 的名称。
特别地，可以指定 MultiIndex 的级别名称，可以使用 reset_index() 将 MultiIndex 移动到列
注意 ： DataFrame 的列是一个索引，因此使用 rename_axis 和 columns 参数可以改变该索引的名称
rename 和 rename_axis 都支持指定字典、 Series 或映射函数来将标签/名称映射到新值
当直接使用 Index 对象而不是通过 DataFrame 工作时，可以使用 Index.set_names() 来更改名称
您不能通过 level 设置 MultiIndex 的名称
使用 Index.set_names() 替代
