Переименование столбцов в DataFrame Pandas

Освойте Python на курсе от Skypro. Вас ждут 400 часов обучения и практики (достаточно десяти часов в неделю), подготовка проектов для портфолио, индивидуальная проверка домашних заданий и помощь опытных наставников. Получится, даже если у вас нет опыта в IT.

Одной из распространенных проблем при работе с DataFrame в библиотеке Pandas является необходимость переименования столбцов. Такая ситуация может возникнуть, если изначальные названия столбцов некорректны, неудобны для работы или не отражают их содержимое.

Рассмотрим пример. Имеется DataFrame с названиями столбцов [‘X1’, ‘X2’, ‘X3’, ‘X4’, ‘X5’], и требуется переименовать их в [‘A’, ‘B’, ‘C’, ‘D’, ‘E’].

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
df = pd.DataFrame({
   'X1': [1, 2, 3],
   'X2': [4, 5, 6],
   'X3': [7, 8, 9],
   'X4': [10, 11, 12],
   'X5': [13, 14, 15]
})

print(df)

# Вывод:
#    X1  X2  X3  X4  X5
# 0   1   4   7  10  13
# 1   2   5   8  11  14
# 2   3   6   9  12  15

Для переименования столбцов в Pandas существует функция rename(), которая принимает в качестве аргумента словарь, где ключ — это текущее название столбца, а значение — это новое название столбца.

# Переименовываем столбцы
df = df.rename(columns={'X1': 'A', 'X2': 'B', 'X3': 'C', 'X4': 'D', 'X5': 'E'})

print(df)

# Вывод:
#    A  B  C   D   E
# 0  1  4  7  10  13
# 1  2  5  8  11  14
# 2  3  6  9  12  15

На курсе Skypro «Python-разработчик» освоите основные инструменты программирования, получите опыт на реальных проектах и сможете стартовать в профессии уверенным новичком. Преподаватели — практикующие программисты с большим опытом, а в центре карьеры помогут составить цепляющее резюме и подготовиться к собеседованию.

Теперь названия столбцов DataFrame были успешно изменены.

Это простой и эффективный способ переименования столбцов в DataFrame, который поможет облегчить работу с данными.