🔧 Как переименовать столбцы в pandas за считанные секунды

Чтобы переименовать столбцы в Pandas, можно использовать метод rename.

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_название1', 'Столбец2': 'Новое_название2'})

В данном примере мы импортируем библиотеку Pandas, создаем датафрейм с двумя столбцами, а затем переименовываем столбцы с помощью метода rename. Указываем новые названия столбцов в виде словаря, где ключами являются текущие названия, а значениями - новые названия.

Как переименовать столбцы в pandas

В библиотеке pandas есть несколько способов переименовать столбцы в датафрейме. Давайте рассмотрим некоторые из них.

1. Использование метода rename()

Метод rename() позволяет переименовать столбцы, указав новые имена в виде словаря.

import pandas as pd

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

# Переименовываем столбцы
df.rename(columns={'Столбец1': 'Новое_имя_1', 'Столбец2': 'Новое_имя_2'}, inplace=True)

# Выводим результат
print(df)
    

В этом примере мы создаем датафрейм с двумя столбцами 'Столбец1' и 'Столбец2'. Затем мы используем метод rename(), чтобы переименовать столбцы в 'Новое_имя_1' и 'Новое_имя_2'. Установка параметра inplace=True применяет изменения к исходному датафрейму.

2. Использование свойства columns

В pandas свойство columns представляет собой список имен столбцов. Мы можем присвоить новые имена этому списку, чтобы переименовать столбцы.

import pandas as pd

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

# Переименовываем столбцы
df.columns = ['Новое_имя_1', 'Новое_имя_2']

# Выводим результат
print(df)
    

В этом примере мы создаем датафрейм с двумя столбцами 'Столбец1' и 'Столбец2'. Затем мы присваиваем новые имена этим столбцам, присваивая список новых имен свойству columns датафрейма.

3. Использование метода set_axis()

Метод set_axis() позволяет переименовать столбцы, используя список новых имен столбцов.

import pandas as pd

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

# Переименовываем столбцы
new_columns = ['Новое_имя_1', 'Новое_имя_2']
df.set_axis(new_columns, axis='columns', inplace=True)

# Выводим результат
print(df)
    

В этом примере мы создаем датафрейм с двумя столбцами 'Столбец1' и 'Столбец2'. Затем мы используем метод set_axis(), чтобы переименовать столбцы, указав новый список имен столбцов в параметре labels. Установка параметра axis='columns' указывает, что мы переименовываем столбцы, а не индексы строк. Установка параметра inplace=True применяет изменения к исходному датафрейму.

4. Использование метода add_prefix() и add_suffix()

Методы add_prefix() и add_suffix() добавляют префикс или суффикс ко всем именам столбцов в датафрейме соответственно.

import pandas as pd

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

# Добавляем префикс к именам столбцов
df = df.add_prefix('Префикс_')

# Добавляем суффикс к именам столбцов
df = df.add_suffix('_Суффикс')

# Выводим результат
print(df)
    

В этом примере мы создаем датафрейм с двумя столбцами 'Столбец1' и 'Столбец2'. Метод add_prefix() добавляет префикс 'Префикс_' к именам столбцов, а метод add_suffix() добавляет суффикс '_Суффикс' к именам столбцов.

Заключение

Мы рассмотрели несколько способов переименования столбцов в pandas. Вы можете выбрать подход, который наиболее удобен для ваших нужд. И помните, что при работе с реальными данными всегда следует учитывать соответствующие требования и ограничения.