🔍 Как присвоить название столбцу pandas: практическое руководство

import pandas as pd

    # Создание DataFrame
    df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

    # Использование .columns
    df.columns = ['Новое_название_A', 'Новое_название_B']
    print(df)

    # Использование .rename()
    df = df.rename(columns={'Новое_название_A': 'Преобразованное_название_A', 'Новое_название_B': 'Преобразованное_название_B'})
    print(df)

Как присвоить название столбцу в pandas

В библиотеке pandas, столбцы в таблице данных называются "именованные столбцы" и являются важной частью работы с данными. Присвоение названия столбцу позволяет удобно обращаться к нему и выполнять операции с данными в этом столбце. В этой статье я покажу вам, как присвоить название столбцу в pandas.

Существует несколько способов присвоить название столбцу в pandas. Давайте рассмотрим их один за другим.

Способ 1: Присвоение имен при создании DataFrame

Первый способ - это присваивание имен при создании DataFrame. При создании DataFrame из массива, списка или словаря, вы можете указать имена для столбцов, используя параметр columns. Ниже приведен пример:

import pandas as pd

data = {'Name': ['John', 'Jane', 'Mike'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}

df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age', 'City'])

print(df)

Результат:

Name Age City 0 John 25 New York 1 Jane 30 London 2 Mike 35 Paris

Вы можете видеть, что столбцам были присвоены указанные имена.

Способ 2: Присвоение имен после создания DataFrame

Второй способ - это присвоение имен после создания DataFrame. Вы можете использовать атрибут columns для задания новых имен столбцам. Ниже приведен пример:

import pandas as pd

data = {'Name': ['John', 'Jane', 'Mike'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}

df = pd.DataFrame(data)

df.columns = ['Name', 'Age', 'City']

print(df)

Результат:

Name Age City 0 John 25 New York 1 Jane 30 London 2 Mike 35 Paris

Вы можете видеть, что с помощью атрибута columns имена столбцов были заменены на новые.

Способ 3: Присвоение имени отдельному столбцу

Третий способ - это присвоение имени отдельному столбцу. Вы можете использовать атрибут rename и передать словарь, указывающий, какое имя присвоить каждому столбцу. Ниже приведен пример:

import pandas as pd

data = {'Name': ['John', 'Jane', 'Mike'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}

df = pd.DataFrame(data)

df = df.rename(columns={'Name': 'Full Name', 'Age': 'Age (years)', 'City': 'City of Residence'})

print(df)

Результат:

Full Name Age (years) City of Residence 0 John 25 New York 1 Jane 30 London 2 Mike 35 Paris

Вы можете видеть, что с помощью метода rename мы присвоили новые имена отдельным столбцам.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели три способа присвоения названия столбцу в библиотеке pandas. Вы можете выбрать любой из них в зависимости от ситуации. Важно помнить, что названия столбцов могут значительно облегчить работу с данными и делать код более понятным и читабельным.

Надеюсь, эта информация была полезной для вас!