In [1]:
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame

In [2]:
df = DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),
               index=['NY','LA','SF'],
               columns=['A','B','C','D'])
df


Out[2]:
A B C D
NY 0 1 2 3
LA 4 5 6 7
SF 8 9 10 11

In [3]:
df.index.map(str.lower)


Out[3]:
array(['ny', 'la', 'sf'], dtype=object)

In [4]:
df


Out[4]:
A B C D
NY 0 1 2 3
LA 4 5 6 7
SF 8 9 10 11

In [5]:
df.index = df.index.map(str.lower)

df


Out[5]:
A B C D
ny 0 1 2 3
la 4 5 6 7
sf 8 9 10 11

In [6]:
df.rename(index=str.title,columns=str.lower)


Out[6]:
a b c d
Ny 0 1 2 3
La 4 5 6 7
Sf 8 9 10 11

In [7]:
df.rename(index={'ny':'New York'},columns={'A':'Alpha'})


Out[7]:
Alpha B C D
New York 0 1 2 3
la 4 5 6 7
sf 8 9 10 11

In [8]:
df


Out[8]:
A B C D
ny 0 1 2 3
la 4 5 6 7
sf 8 9 10 11

In [9]:
df.rename(index={'ny':'New York'},columns={'A':'Alpha'},inplace=True)

In [10]:
df


Out[10]:
Alpha B C D
New York 0 1 2 3
la 4 5 6 7
sf 8 9 10 11

In [ ]: