Как изменить имена столбцов в pandas dataframe

Чтобы задать имена столбцам в pandas DataFrame, вы можете использовать атрибут .columns и присвоить ему список имен столбцов.

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# Задаем имена столбцам
df.columns = ['Col1', 'Col2', 'Col3']

# Проверяем результат
print(df)

Этот код создает DataFrame с тремя столбцами и задает им имена 'Col1', 'Col2' и 'Col3'.

Привет! В этой статье мы рассмотрим, как установить имена столбцов в объекте DataFrame библиотеки pandas. DataFrame - это одна из основных структур данных в pandas, которая представляет собой двумерную таблицу с маркированными осями (столбцы и строки).

Зачем нужны имена столбцов?

Имена столбцов в DataFrame представляют собой метку или идентификатор для каждого столбца. Они могут быть использованы для обращения к конкретным столбцам, выполнения операций с данными внутри столбцов или для более понятной идентификации данных в таблице.

Как установить имена столбцов?

Есть несколько способов установить имена столбцов в DataFrame. Давайте рассмотрим каждый из них.

1. Установка имен столбцов при создании DataFrame

Первый способ - это указать имена столбцов во время создания DataFrame с помощью аргумента columns. Ниже приведен пример:

import pandas as pd

data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'],
        'Age': [27, 35, 18, 42],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}

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

В этом примере мы создали DataFrame с именами столбцов 'Name', 'Age' и 'City'.

2. Изменение имен столбцов после создания DataFrame

Второй способ - это изменение имен столбцов в уже созданном DataFrame. Для этого мы можем использовать атрибут columns. Ниже приведен пример:

import pandas as pd

data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'],
        'Age': [27, 35, 18, 42],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}

df = pd.DataFrame(data)
print("Before column name change:")
print(df)

df.columns = ['First Name', 'Years', 'Location']
print("After column name change:")
print(df)

В этом примере мы создали DataFrame без указания имен столбцов, а затем изменили их на 'First Name', 'Years' и 'Location' с помощью атрибута columns.

3. Изменение одного имени столбца

Третий способ - это изменение имени одного столбца в DataFrame с помощью метода rename. Вот пример:

import pandas as pd

data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'],
        'Age': [27, 35, 18, 42],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}

df = pd.DataFrame(data)
print("Before column name change:")
print(df)

df.rename(columns={'Age': 'Years'}, inplace=True)
print("After column name change:")
print(df)

В этом примере мы использовали метод rename и передали словарь, где ключ - это старое имя столбца, а значение - новое имя столбца.

4. Объединение имен столбцов

Четвертый способ - это объединение имен нескольких столбцов в одно с помощью операции сложения строк. Вот пример:

import pandas as pd

data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'],
        'Age': [27, 35, 18, 42],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}

df = pd.DataFrame(data)
print("Before column name concatenation:")
print(df)

df.columns = df.columns + '_Column'
print("After column name concatenation:")
print(df)

В этом примере мы объединили каждое имя столбца с "_Column" с помощью операции сложения строк.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели различные способы установки имен столбцов в объекте DataFrame библиотеки pandas. Установка имен столбцов позволяет нам лучше понимать данные и использовать их в наших аналитических задачах или при работе с DataFrame. Теперь у вас есть все необходимые инструменты для управления именами столбцов в pandas!