🔧 Как переименовать столбец в pandas dataframe

Чтобы переименовать столбец в pandas dataframe, используйте метод rename(). Укажите старое имя столбца и новое имя в качестве параметров. Пример:

import pandas as pd

# Создание dataframe
data = {'Имя': ['Анна', 'Мария', 'Иван'],
        'Возраст': [20, 22, 25]}
df = pd.DataFrame(data)

# Переименование столбца
df = df.rename(columns={'Имя': 'Фамилия'})

# Вывод dataframe
print(df)

Как переименовать столбец в pandas dataframe

Переименование столбцов в pandas dataframe — это очень полезная операция, которая позволяет изменить имена столбцов для более удобного использования и анализа данных. В этой статье я расскажу, как переименовывать столбцы в dataframe с помощью библиотеки pandas.

В pandas для переименования столбца можно использовать метод rename(). Этот метод принимает в качестве аргументов словарь, где ключами являются текущие имена столбцов, а значениями — новые имена столбцов.

Давайте рассмотрим пример:

import pandas as pd

# Создаем dataframe
data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

# Переименовываем столбец 'Name' в 'Full Name'
df.rename(columns={'Name': 'Full Name'}, inplace=True)

print(df)

В этом примере мы создали dataframe с тремя столбцами: 'Name', 'Age' и 'City'. Затем мы использовали метод rename() для переименования столбца 'Name' в 'Full Name'. Метод rename() применяется к dataframe с помощью метода inplace=True для изменения исходного dataframe.

Результат выполнения кода:

   Full Name  Age       City
0       John   25   New York
1      Alice   30      Paris
2        Bob   35     London

Как видно из результатов, столбец 'Name' был успешно переименован в 'Full Name'.

Если у вас есть несколько столбцов, которые требуется переименовать, вы можете передать в метод rename() словарь с несколькими парами ключ-значение:

# Переименовываем несколько столбцов
df.rename(columns={'Name': 'Full Name', 'Age': 'Years', 'City': 'Location'}, inplace=True)

Кроме того, вы можете использовать метод rename() в сочетании с другими методами pandas, например, replace(), чтобы выполнить более сложные операции переименования столбцов.

Вот пример, который демонстрирует, как использовать метод rename() с методом replace() для переименования столбца, содержащего числовые значения:

# Создаем dataframe
data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'Salary': [50000, 60000, 70000]}
df = pd.DataFrame(data)

# Заменяем 'Salary' на 'Income' и добавляем знак доллара перед числами
df.rename(columns={'Salary': 'Income'}, inplace=True)
df['Income'] = df['Income'].apply(lambda x: '$' + str(x))

print(df)

Результат выполнения кода:

   Name  Age  Income
0  John   25  $50000
1 Alice   30  $60000
2   Bob   35  $70000

Как видно из результатов, столбец 'Salary' был переименован в 'Income', а затем к значениям столбца 'Income' был добавлен знак доллара.

В заключение, переименование столбцов в pandas dataframe является простой операцией с использованием метода rename(). Вы можете переименовывать один или несколько столбцов, а также комбинировать переименование с другими методами pandas для выполнения более сложных операций с данными.

Не бойтесь экспериментировать и пробовать разные способы переименования столбцов в pandas. Благодаря этой возможности вы сможете легко адаптировать и анализировать ваши данные по вашим потребностям.