🐍🐼Питон Пандас: Как переименовать столбцы?

Как переименовать столбцы в Python с помощью Pandas?

Для переименования столбцов в Pandas можно использовать метод rename. Вот пример:

import pandas as pd

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

# Переименовываем столбцы
df.rename(columns={'Столбец1': 'Новое_название1', 'Столбец2': 'Новое_название2'}, inplace=True)

# Выводим обновленный DataFrame
print(df)

В этом примере мы создаем DataFrame с двумя столбцами 'Столбец1' и 'Столбец2'. Затем мы используем метод rename, где указываем новые имена столбцов с помощью словаря в формате {'Старое_имя': 'Новое_имя'}. Устанавливаем параметр inplace=True, чтобы изменения были применены к самому DataFrame. Наконец, мы выводим обновленный DataFrame с новыми именами столбцов.

Питон Пандас: как переименовать столбцы

Переименование столбцов является обычной задачей при работе с данными в библиотеке pandas в Python. Этот процесс позволяет изменять имена столбцов в DataFrame на более удобные или информативные. В этой статье мы рассмотрим различные способы переименования столбцов в pandas.

Переименование отдельных столбцов

Для переименования отдельного столбца в pandas используется метод rename(). Этот метод принимает словарь, в котором ключами являются текущие имена столбцов, а значениями – новые имена столбцов.

Например, допустим, у нас есть DataFrame с одним столбцом, называемым 'Страна', который мы хотим переименовать в 'Country':

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
df = pd.DataFrame({'Страна': ['Россия', 'США', 'Китай']})

# Переименовываем столбец
df = df.rename(columns={'Страна': 'Country'})

print(df)

Вывод:

  Country
0  Россия
1     США
2   Китай

Переименование всех столбцов

Если вы хотите переименовать все столбцы в DataFrame, можно использовать атрибут columns. Просто присвойте новый список имен столбцов этому атрибуту для замены всех текущих имен столбцов.

Вот пример:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
df = pd.DataFrame({'Страна': ['Россия', 'США', 'Китай'],
                   'Город': ['Москва', 'Нью-Йорк', 'Пекин']})

# Переименовываем все столбцы
df.columns = ['Country', 'City']

print(df)

Вывод:

  Country      City
0  Россия    Москва
1     США  Нью-Йорк
2   Китай     Пекин

Переименование столбцов с использованием методов

Помимо предыдущих способов, pandas предоставляет и другие методы для переименования столбцов.

Метод set_axis() – это удобный способ переименования столбцов и индексов одновременно. Он принимает список новых имен столбцов и параметр axis=1 для переименования столбцов.

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
df = pd.DataFrame({'Страна': ['Россия', 'США', 'Китай'],
                   'Город': ['Москва', 'Нью-Йорк', 'Пекин']})

# Переименовываем столбцы с использованием set_axis()
df.set_axis(['Country', 'City'], axis=1, inplace=True)

print(df)

Вывод:

  Country      City
0  Россия    Москва
1     США  Нью-Йорк
2   Китай     Пекин

Метод rename() также может быть использован для переименования столбцов с помощью функции или lambda-выражения. Вы можете передать функцию, которая будет применена к каждому имени столбца для его изменения.

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
df = pd.DataFrame({'Страна': ['Россия', 'США', 'Китай'],
                   'Город': ['Москва', 'Нью-Йорк', 'Пекин']})

# Переименовываем столбцы с помощью функции
df = df.rename(columns=lambda x: x.capitalize())

print(df)

Вывод:

   Страна    Город
0  Россия  Москва
1     США  Нью-Йорк
2   Китай   Пекин

Выводы

В этой статье мы рассмотрели различные способы переименования столбцов в pandas. Вы можете использовать метод rename() для переименования отдельных столбцов, атрибут columns для переименования всех столбцов и методы set_axis() и rename() для переименования столбцов с использованием функций или lambda-выражений.

Знание этих методов позволит вам легко управлять именами столбцов в pandas и сделать ваш код более понятным и читабельным.