🔧 Как обновить названия столбцов в dataframe с помощью Python?

Для переименования столбцов в DataFrame в Python, вы можете использовать метод rename. Вот пример, который показывает, как это сделать:

   
import pandas as pd

# Создаем пример DataFrame
data = {'Имя': ['Алекс', 'Боб', 'Кейт'],
        'Возраст': [25, 30, 35],
        'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Киев']}

df = pd.DataFrame(data)

# Переименовываем столбцы
df = df.rename(columns={'Имя': 'Name', 'Возраст': 'Age', 'Город': 'City'})

# Выводим обновленный DataFrame
print(df)
   
   

В результате кода выше, мы переименовали столбцы "Имя", "Возраст" и "Город" в "Name", "Age" и "City".

Как переименовать столбцы в DataFrame Python

Переименование столбцов в DataFrame является важным шагом при работе с данными в Python. Библиотека Pandas предоставляет нам мощные инструменты для этой задачи. В этой статье мы рассмотрим различные способы переименования столбцов в DataFrame.

Метод rename()

Первый способ - использование метода rename(). Этот метод позволяет нам переименовать столбец, указав старое имя столбца и новое имя столбца в качестве аргументов.

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
data = {'Имя': ['Александр', 'Елена', 'Михаил'],
        'Возраст': [25, 30, 35],
        'Рост': [175, 160, 180]}

df = pd.DataFrame(data)

# Переименовываем столбец 'Имя' в 'Фамилия'
df.rename(columns={'Имя': 'Фамилия'}, inplace=True)

print(df)

Результат выполнения программы:

+-----------+-----------+------+
| Фамилия   | Возраст    | Рост |
+-----------+-----------+------+
| Александр | 25        | 175  |
| Елена     | 30        | 160  |
| Михаил    | 35        | 180  |
+-----------+-----------+------+

Как видите, столбец 'Имя' был успешно переименован в 'Фамилия'.

Метод set_axis()

Второй способ - использование метода set_axis(). Этот метод позволяет нам переименовывать столбцы и строки одновременно, указав новые имена в виде списка.

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Jane', 'Mike'],
        'Age': [30, 25, 35],
        'Height': [180, 165, 175]}

df = pd.DataFrame(data)

# Переименовываем столбцы
new_columns = ['First Name', 'Years', 'Tall']
df.set_axis(new_columns, axis='columns', inplace=True)

print(df)

Результат выполнения программы:

+--------------+-------+------+
| First Name   | Years | Tall |
+--------------+-------+------+
| John         | 30    | 180  |
| Jane         | 25    | 165  |
| Mike         | 35    | 175  |
+--------------+-------+------+

Как видите, столбцы успешно переименованы с помощью метода set_axis().

Атрибут columns

Третий способ - использование атрибута columns объекта DataFrame. Мы можем присвоить новые имена столбцам, присвоив новое значение атрибуту columns.

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
data = {'Студент': ['Александр', 'Елена', 'Михаил'],
        'Возраст': [25, 30, 35],
        'Рост': [175, 160, 180]}

df = pd.DataFrame(data)

# Переименовываем столбцы
df.columns = ['Имя', 'Лет', 'Высота']

print(df)

Результат выполнения программы:

+-----------+-----+-------+
| Имя       | Лет | Высота |
+-----------+-----+-------+
| Александр | 25  | 175   |
| Елена     | 30  | 160   |
| Михаил    | 35  | 180   |
+-----------+-----+-------+

Таким образом, мы успешно переименовали столбцы с помощью атрибута columns.

Резюме

В этой статье мы рассмотрели три различных способа переименования столбцов в DataFrame:

• Метод rename() позволяет переименовывать столбцы, указывая старое и новое имя столбца.
• Метод set_axis() позволяет переименовывать столбцы и строки одновременно, указывая новые имена в виде списка.
• Атрибут columns объекта DataFrame позволяет присваивать новые имена столбцам, присваивая новое значение атрибуту columns.

Теперь вы знаете различные способы переименования столбцов в DataFrame Python. Используйте эти методы в своих проектах для удобной работы с данными.