Переименование выбранного заголовка столбца в Pandas DataFrame

Быстрый ответ

Произвести быстрое переименование столбца в DataFrame библиотеки Pandas можно с помощью метода rename(). Достаточно передать ему словарь, содержащий пары "староеимя: новоеимя":

df.rename(columns={'old_name': 'new_name'}, inplace=True)

Это действие изменит наименование указанных столбцов в вашем DataFrame df.

Для мгновенного применения изменений при переименовании одного столбца требуется параметр inplace=True. А для переименования нескольких столбцов следует составить словарь с парами старых и новых названий:

df.rename(columns={'old_name1': 'new_name1', 'old_name2': 'new_name2'}, inplace=True)

Дьявол кроется в деталях

При использовании метода rename() следует учесть некоторые особенности:

• Применение в цепочке методов: Обычно применимо к различным изменениям, но inplace=True приводит к возврату None и разрушению цепочки.
• Нестандартные решения: Использование str.replace() или Index.str.replace() c регулярными выражениями помогает избежать сложностей при переименовании.
• Оптимизация производительности: Важность сравнения разных методов особенно проявляется при работе с большими объемами данных.

Практическое применение rename()

Разгадывание общих шаблонов

Ситуации, когда заполнение осуществляется по определённому шаблону, часто встречаются и могут быть упрощены с помощью проработанного кода:

• Регулярные выражения и строковые методы: Они приходят на помощь при необходимости следовать определённым правилам именования.

df.columns = df.columns.str.replace(r'_cm$', '', regex=True)

• Быстрая замена с помощью set_axis: Это полезно, если требуется кардинально изменить названия столбцов.

df = df.set_axis(['new_name1', 'new_name2', 'new_name3'], axis=1, inplace=False)

Обработка множественных переименований

Легко осуществить множественное переименование при помощи функции zip(), связывающей старые и новые названия:

old_names = ['old_name1', 'old_name2', 'old_name3']
new_names = ['new_name1', 'new_name2', 'new_name3']
df.rename(columns=dict(zip(old_names, new_names)), inplace=True)

Выбор стратегии переименования в зависимости от задачи

• Использование лямбда-функций: Ускоряют процесс, избавляя от необходимости создания дополнительных функций.
• Преобразование: Идеально подходит для применения к таблицам соответствия.
• Создание словаря на лету: Позволяет использовать богатые возможности Python для гибкого решения задач.

Визуализация

Переименование столбца в DataFrame библиотеки Pandas можно воспринимать как реализацию сценария театрального представления. Вы расставляете декорации (столбцы) согласно сюжету:

Первый акт: Столбцы DataFrame   | 🎭 Роли
--------------------------------|-------------------
           'age'                |   👦🏻 Билли
           'city'               |   👩🏽 Сара
           'height_cm'          |   👨🏼 Боб

Следующий этап – "раскручивание" сюжета...

# Переименовываем 'height_cm' в 'stature'
df.rename(columns={'height_cm': 'stature'}, inplace=True)

Финал: Столбцы DataFrame       | 🎭 Роли
--------------------------------|-------------------
           'age'                |   👦🏻 Билли
           'city'               |   👩🏽 Сара
           'stature'            |   👨🏼 Боб (бывший 'height_cm')

📝 Профессиональный совет: Хотя Боб остаётся Бобом, его "имя" изменилось.

Переименование – это не только техническая деталь, но и материал для визуализации данных, придающий именам смысловое значение и делающий DataFrame более интуитивно понятным.

Стратегия безопасности

Проявите бдительность

После переименования:

• Проверьте результаты: Используйте df.columns или df.head().
• Проведите тестирование: Автоматические тесты помогут избежать неожиданных ошибок в наименованиях столбцов.

Берегите себя от подводных камней

• Опечатки: Их своевременное обнаружение избавит вас от столкновения с многими проблемами.
• Совпадающие наименования: Это может привести к потере данных, если два различных столбца имеют одно и то же имя.

Полезные материалы

1. pandas.DataFrame.rename — документация pandas 2.2.0 — Подробная информация о методе переименования в Pandas.
2. Переименование индексов и столбцов в DataFrame — документация pandas 2.2.0 — Специфика переименования индексов и столбцов в Pandas.
3. Python | Переименование DataFrame.rename() – GeeksforGeeks — Практические примеры применения rename.
4. Видеоурок: Переименование столбца в Pandas – YouTube — Видео-руководство по переименованию столбцов в Pandas.
5. Как переименовать столбцы в DataFrame Pandas – Data to Fish — Подробное рассмотрение процесса и оснований для переименования столбцов с практическими примерами.