💡 Как легко переименовать столбец в Python с помощью pandas?

Чтобы переименовать столбец в pandas, вы можете использовать метод rename. Вот пример:

import pandas as pd

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

# Переименовываем столбец
df = df.rename(columns={'Столбец1': 'Новое_название'})

print(df)

В этом примере мы создаем DataFrame с двумя столбцами, затем используем метод rename, чтобы переименовать столбец 'Столбец1' в 'Новое_название'. Результат будет выглядеть так:

   Новое_название  Столбец2
0               1        4
1               2        5
2               3        6

Как переименовать столбец в pandas

Python pandas - это мощный инструмент для анализа данных и манипуляции с ними. Один из распространенных задач, с которыми вы можете столкнуться при работе с pandas, - это переименование столбца в DataFrame. В этой статье я расскажу вам о нескольких способах переименования столбца в pandas.

Метод 1: Использование метода "rename"

Первый способ - использование метода rename. Этот метод позволяет вам переименовать один или несколько столбцов в DataFrame. Вот как это делается:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
df = pd.DataFrame({'столбец1': [1, 2, 3],
                   'столбец2': [4, 5, 6]})

# Переименовываем столбец
df = df.rename(columns={'столбец1': 'новое_название'})

# Печатаем обновленный DataFrame
print(df)

В этом примере мы создаем DataFrame с двумя столбцами (столбец1 и столбец2). Затем мы используем метод rename и передаем словарь, где ключом является текущее название столбца, а значением - новое название столбца. После этого мы выводим обновленный DataFrame.

Метод 2: Использование атрибута "columns"

Второй способ - изменение значения атрибута columns у DataFrame. Вот пример:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
df = pd.DataFrame({'столбец1': [1, 2, 3],
                   'столбец2': [4, 5, 6]})

# Изменяем название столбца
df.columns = ['новое_название', 'столбец2']

# Печатаем обновленный DataFrame
print(df)

В этом примере мы создаем DataFrame и затем присваиваем новые названия столбцам путем присваивания нового списка значений атрибуту columns. Обратите внимание, что новый список должен содержать все названия столбцов в правильном порядке.

Метод 3: Использование метода "set_axis"

Третий способ - использование метода set_axis. Этот метод позволяет вам переименовывать столбцы, индексы и оси. Вот пример использования для переименования столбца:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
df = pd.DataFrame({'столбец1': [1, 2, 3],
                   'столбец2': [4, 5, 6]})

# Переименовываем столбец
df.set_axis(['новое_название', 'столбец2'], axis=1, inplace=True)

# Печатаем обновленный DataFrame
print(df)

В этом примере мы используем метод set_axis и передаем список новых названий столбцов вместе с осью, которую мы хотим поменять (в данном случае 1, чтобы указать, что мы меняем названия столбцов). После этого мы выводим обновленный DataFrame.

Метод 4: Использование словаря

Четвертый способ - использование словаря для переименования столбцов. Вот пример:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
df = pd.DataFrame({'столбец1': [1, 2, 3],
                   'столбец2': [4, 5, 6]})

# Создаем словарь с новыми названиями столбцов
new_columns = {'столбец1': 'новое_название', 'столбец2': 'столбец2'}

# Переименовываем столбцы
df.rename(columns=new_columns, inplace=True)

# Печатаем обновленный DataFrame
print(df)

В этом примере мы создаем словарь, где ключами являются текущие названия столбцов, а значениями - новые названия столбцов. Затем мы используем метод rename и передаем этот словарь в качестве аргумента. Обратите внимание, что мы также используем параметр inplace=True, чтобы переименовать столбцы в исходном DataFrame.

Вот и все! Теперь вы знаете несколько способов переименования столбца в pandas. Знание этих методов будет полезно при работе с данными и анализе DataFrame.