🔧 Как изменить название столбца в Pandas: подробное руководство для начинающих

Чтобы изменить название столбца в Pandas, можно использовать метод rename. Вот пример:

import pandas as pd

# Создаем датафрейм
df = pd.DataFrame({'Столбец1': [1, 2, 3], 'Столбец2': [4, 5, 6]})

# Используем метод rename для изменения названия столбца
df = df.rename(columns={'Столбец1': 'Новое_название'})

# Выводим измененный датафрейм
df

В этом примере мы создаем датафрейм с двумя столбцами. Затем мы используем метод rename и передаем словарь, где ключ - текущее название столбца, а значение - новое название столбца. В данном случае, мы изменяем название столбца "Столбец1" на "Новое_название". Измененный датафрейм выводится на экран.

Как изменить название столбца в pandas

В рамках работы с библиотекой pandas в Python, иногда возникает необходимость изменить названия столбцов в DataFrame, чтобы сделать их более понятными или соответствующими требованиям вашего проекта. В этой статье я расскажу вам, как справиться с этой задачей.

1. Изменение названия одного столбца

Если вам нужно изменить только одно название столбца, можно воспользоваться методом rename(). Ниже приведен пример:

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Anna'],
        'Age': [28, 32, 25],
        'City': ['Moscow', 'London', 'New York']}
df = pd.DataFrame(data)

# Изменение названия столбца 'Age' на 'Years'
df = df.rename(columns={'Age': 'Years'})

print(df)
    

В данном примере мы использовали метод rename() и передали ему словарь с ключом 'Age' и значением 'Years'. После этого, столбец 'Age' переименован в 'Years'. Проверьте вывод:

    Name   Years      City
0   John      28    Moscow
1   Emma      32    London
2   Anna      25  New York
    

2. Изменение названий нескольких столбцов

Если вам нужно изменить названия нескольких столбцов, можно указать все необходимые изменения в словаре, передав его в метод rename(). Ниже приведен пример:

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Anna'],
        'Age': [28, 32, 25],
        'City': ['Moscow', 'London', 'New York']}
df = pd.DataFrame(data)

# Изменение названий столбцов 'Name' и 'City'
df = df.rename(columns={'Name': 'Full Name', 'City': 'Location'})

print(df)
    

В данном примере мы передали словарь с изменениями, где ключи - это старые названия столбцов, а значения - новые названия. Таким образом, 'Name' стал 'Full Name', а 'City' стал 'Location'. Проверьте вывод:

    Full Name  Age  Location
0       John   28    Moscow
1       Emma   32    London
2       Anna   25  New York
    

3. Изменение названий всех столбцов

Если вам нужно изменить названия всех столбцов, можно воспользоваться атрибутом columns и перезаписать его новым списком названий. Ниже приведен пример:

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Anna'],
        'Age': [28, 32, 25],
        'City': ['Moscow', 'London', 'New York']}
df = pd.DataFrame(data)

# Установка новых названий для всех столбцов
df.columns = ['Full Name', 'Years', 'Location']

print(df)
    

В данном примере мы переписали атрибут columns новым списком названий столбцов. Теперь, 'Name' стал 'Full Name', 'Age' стал 'Years', и 'City' стал 'Location'. Проверьте вывод:

    Full Name  Years  Location
0       John     28    Moscow
1       Emma     32    London
2       Anna     25  New York
    

Заключение

В этой статье мы рассмотрели различные способы изменения названий столбцов в pandas. Теперь вы можете легко переименовывать столбцы в DataFrame с помощью метода rename() или перезаписи атрибута columns. Используйте эти техники, чтобы сделать ваши данные более понятными и удобными для работы.