In [1]:

    

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame


    

In [2]:

    

dframe = DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4), index=['NY', 'LA', 'SF'], columns = list('ABCD'))


    

In [3]:

    

dframe


    

    
Out[3]:






  

    

      

      
A
      
B
      
C
      
D
    
  
  

    

      
NY
      
0
      
1
      
2
      
3
    
    

      
LA
      
4
      
5
      
6
      
7
    
    

      
SF
      
8
      
9
      
10
      
11
    
  

In [4]:

    

dframe.index.map(str.lower)


    

    
Out[4]:





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

In [5]:

    

dframe.index = dframe.index.map(str.lower)


    

In [6]:

    

dframe.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]:

    

dframe


    

    
Out[7]:






  

    

      

      
A
      
B
      
C
      
D
    
  
  

    

      
ny
      
0
      
1
      
2
      
3
    
    

      
la
      
4
      
5
      
6
      
7
    
    

      
sf
      
8
      
9
      
10
      
11
    
  

In [8]:

    

dframe.rename(index={'ny': 'NEW YORK'}, columns={'A': 'ALPHA'})


    

    
Out[8]:






  

    

      

      
ALPHA
      
B
      
C
      
D
    
  
  

    

      
NEW YORK
      
0
      
1
      
2
      
3
    
    

      
la
      
4
      
5
      
6
      
7
    
    

      
sf
      
8
      
9
      
10
      
11
    
  

In [10]:

    

dframe.rename(index={'ny': 'NEW YORK'}, columns={'A': 'ALPHA'}, inplace=True)


    

In [11]:

    

dframe


    

    
Out[11]:






  

    

      

      
ALPHA
      
B
      
C
      
D
    
  
  

    

      
NEW YORK
      
0
      
1
      
2
      
3
    
    

      
la
      
4
      
5
      
6
      
7
    
    

      
sf
      
8
      
9
      
10
      
11
    
  

In [ ]: