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.
Добавить комментарий