🔑 Как переименовать столбцы в датафрейме pandas: практическое руководство

import pandas as pd

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

# Переименовываем столбцы
df = df.rename(columns={'Столбец1': 'Новое_имя_столбца1', 'Столбец2': 'Новое_имя_столбца2'})
    

Как переименовать столбцы в датафрейме pandas

Столбцы играют важную роль в анализе данных, и иногда может потребоваться изменить их названия для более удобной работы. Библиотека pandas предоставляет простой способ переименования столбцов в датафрейме. В этой статье мы рассмотрим несколько методов, которые помогут нам выполнить это задание.

Метод rename()

Один из наиболее распространенных способов переименования столбцов в датафрейме - использование метода rename(). Этот метод позволяет переименовывать столбцы, указывая новое имя для каждого из них.

Вот пример использования метода rename() для переименования столбцов в датафрейме:

import pandas as pd

# Создание датафрейма
data = {'Имя': ['Анна', 'Борис', 'Карина'],
        'Возраст': [25, 30, 35],
        'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Екатеринбург']}

df = pd.DataFrame(data)

# Переименование столбцов
df = df.rename(columns={'Имя': 'Имя пользователя', 'Возраст': 'Возраст пользователя', 'Город': 'Город проживания'})

print(df)

В этом примере мы создаем датафрейм с тремя столбцами: "Имя", "Возраст" и "Город". Затем, используя метод rename(), мы переименовываем каждый столбец с помощью словаря, где ключи - это текущие имена столбцов, а значения - новые имена столбцов. После выполнения метода rename() получаем датафрейм с переименованными столбцами.

Метод set_axis()

Еще один способ переименования столбцов - использование метода set_axis(). Этот метод позволяет переименовывать столбцы, заменяя текущие имена на новые, указанные в списке.

Вот пример использования метода set_axis() для переименования столбцов в датафрейме:

import pandas as pd

# Создание датафрейма
data = {'Имя': ['Анна', 'Борис', 'Карина'],
        'Возраст': [25, 30, 35],
        'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Екатеринбург']}

df = pd.DataFrame(data)

# Переименование столбцов
new_columns = ['Имя пользователя', 'Возраст пользователя', 'Город проживания']
df.set_axis(new_columns, axis='columns', inplace=True)

print(df)

В этом примере мы также создаем датафрейм с тремя столбцами: "Имя", "Возраст" и "Город". Затем мы создаем список new_columns с новыми именами для столбцов. Используя метод set_axis(), мы присваиваем новые имена столбцам датафрейма. При этом параметр axis='columns' указывает, что мы переименовываем столбцы. Наконец, с помощью параметра inplace=True изменения применяются к исходному датафрейму.

Метод rename_axis()

Если вам нужно переименовать имена осей, вы также можете использовать метод rename_axis(). Он позволяет переименовывать имена строковых или числовых осей датафрейма.

Вот пример использования метода rename_axis() для переименования имен осей:

import pandas as pd

# Создание датафрейма
data = {'Имя': ['Анна', 'Борис', 'Карина'],
        'Возраст': [25, 30, 35],
        'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Екатеринбург']}

df = pd.DataFrame(data)

# Переименование имен осей
df = df.rename_axis('Пользователи', axis='index')
df = df.rename_axis('Параметры', axis='columns')

print(df)

В этом примере мы создаем датафрейм и затем с помощью метода rename_axis() переименовываем имя строки осей в 'Пользователи' и имя столбца осей в 'Параметры'.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели несколько методов, которые позволяют переименовывать столбцы в датафрейме pandas. Методы rename(), set_axis() и rename_axis() предоставляют гибкие способы изменения имен столбцов и осей. Используйте их в соответствии с вашими потребностями в анализе данных.