如何使用python列表有效地重命名dataframe索引?

我有一个panda dataframe和一个有序列表，如下所示

df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5 ,6]], columns=list('ABC'))
df = df.rename(index={0:'x1'})
df = df.rename(index={1:'x2'})

请注意，我已经提交了邮件 列表如下所示

ordered_list = ['Name_1','Name_2']

这就是我所尝试的，但它是无效的，不能用于有更多记录的数据流

df = df.rename(index={'x1':'Name_1'})
df = df.rename(index={'x2':'Name_2'})

您可以看到，我已经使用rename函数重命名了索引。但是，是否可以使用可用的有序列表来有效地实现这一点呢?因为我的实际数据有60多个索引值 我的意思是列表中的第一个元素对应于x1而列表中的第二个元素对应于x2等等。 我希望输出如下所示

问题来源StackOverflow 地址：/questions/59386797/how-to-rename-dataframe-index-efficiently-using-a-python-list