🔧 Как переименовать значения в столбце pandas? 💻

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {'Страна': ['Россия', 'Германия', 'Франция'],
        'Столица': ['Москва', 'Берлин', 'Париж']}
df = pd.DataFrame(data)

# Переименование значения в столбце
df.rename(columns={'Страна': 'Новое название столбца'}, inplace=True)

# Вывод DataFrame
print(df)
    

Как переименовать значения в столбце pandas

Переименование значений в столбцах pandas - важная задача при работе с данными. В этой статье мы рассмотрим различные методы переименования значений в столбцах, используя библиотеку pandas.

Метод 1: Использование метода rename()

Метод rename() позволяет переименовывать значения в столбцах по заданным правилам.

Пример использования:

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {'Имя': ['John', 'Emma', 'Michael'],
        'Возраст': [25, 28, 32]}
df = pd.DataFrame(data)

# Переименование значений в столбце "Имя"
df.rename(columns={'Имя': 'Name'}, inplace=True)

В этом примере мы создаем DataFrame с именами и возрастами, а затем используем метод rename(), чтобы переименовать столбец "Имя" в "Name". Если нам нужно изменить значение в нескольких столбцах, мы можем передать словарь с новыми именами столбцов и их соответствующими значениями.

Метод 2: Использование атрибута columns

Атрибут columns позволяет нам непосредственно изменять значения в столбцах DataFrame.

Пример использования:

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {'Имя': ['John', 'Emma', 'Michael'],
        'Возраст': [25, 28, 32]}
df = pd.DataFrame(data)

# Переименование значения в столбце
df.columns = ['Name', 'Age']

В этом примере мы изменяем значения в столбцах, присваивая новые имена через атрибут columns. Мы просто присваиваем список новых имен столбцов атрибуту columns. Этот метод может быть удобным, когда нам нужно переименовать несколько столбцов одновременно.

Метод 3: Использование метода replace()

Метод replace() может быть использован для переименования значений в столбцах на основе замены определенных значений на новые значения.

Пример использования:

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {'Имя': ['John', 'Emma', 'Michael'],
        'Возраст': [25, 28, 32]}
df = pd.DataFrame(data)

# Переименование значения в столбце
df['Имя'] = df['Имя'].replace({'John': 'Jonathan', 'Emma': 'Emily'})

В этом примере мы используем метод replace(), чтобы заменить определенные значения в столбце "Имя". Мы передаем словарь с заменами, где ключи - это значения, которые нужно заменить, а значения - новые значения.

Метод 4: Использование метода map()

Метод map() позволяет нам переименовывать значения в столбцах с помощью словарей или функций.

Пример использования с использованием словаря:

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {'Имя': ['John', 'Emma', 'Michael'],
        'Возраст': [25, 28, 32]}
df = pd.DataFrame(data)

# Переименование значения в столбце с использованием словаря
mapping = {'John': 'Jonathan', 'Emma': 'Emily'}
df['Имя'] = df['Имя'].map(mapping)

Пример использования с использованием функции:

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {'Имя': ['John', 'Emma', 'Michael'],
        'Возраст': [25, 28, 32]}
df = pd.DataFrame(data)

# Функция для переименования значения в столбце
def rename_name(name):
    if name == 'John':
        return 'Jonathan'
    elif name == 'Emma':
        return 'Emily'
    else:
        return name

# Переименование значения в столбце с использованием функции
df['Имя'] = df['Имя'].map(rename_name)

В этих примерах мы используем метод map(), чтобы переименовать значения в столбце "Имя" с помощью словаря и функции соответственно. Метод map() позволяет нам определить, какие значения нужно заменить и на что заменить, используя словарь или функцию.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели четыре различных метода для переименования значений в столбцах pandas. Методы rename(), columns, replace() и map() позволяют нам гибко изменять значения в столбцах DataFrame. Вы можете выбрать метод, который наилучшим образом соответствует вашим потребностям и легко переименовывать значения, учитывая заданные правила или замены.

Успешного программирования с pandas!