Umbenennen von Spalten in einem Pandas DataFrame

Einführung in die Spaltenumbenennung in Pandas

Beim Arbeiten mit Daten in Pandas ist es häufig erforderlich, die Spalten eines DataFrame umzubenennen, um sie aussagekräftiger und einfacher zu bearbeiten. Dies kann dazu beitragen, die Datenverarbeitungs- und Analyseaufgaben intuitiver und effizienter zu gestalten.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie die Spaltenbezeichnungen eines Pandas DataFrame von ['$a', '$b', '$c', '$d', '$e'] in ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']. Diese einfache, aber wichtige Aufgabe ist eine häufige Anforderung bei Arbeitsabläufen zur Datenbearbeitung und -bereinigung.

Detaillierte Erklärung der Skripte

Die oben bereitgestellten Skripte veranschaulichen, wie Spalten in einem Pandas DataFrame umbenannt werden, eine häufige Aufgabe bei der Datenbearbeitung. Im ersten Skript importieren wir zunächst die Pandas-Bibliothek mit import pandas as pd. Als nächstes erstellen wir einen DataFrame mit pd.DataFrame() mit Spalten mit der Bezeichnung „ '$a', '$b', '$c', '$d', Und '$e'. Um diese Spalten umzubenennen, legen wir die DataFrames direkt fest columns Attribut den neuen Spaltennamen zuordnen ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']. Abschließend zeigen wir den aktualisierten DataFrame mit an print(df), das die neuen Spaltennamen anzeigt. Diese Methode ist unkompliziert und effizient zum Umbenennen von Spalten, wenn Sie über eine klare und direkte Zuordnung alter Namen zu neuen Namen verfügen.

Im zweiten Skript importieren wir außerdem die Pandas-Bibliothek und definieren zwei Listen: original_columns Und new_columns, die jeweils den ursprünglichen und den neuen Spaltennamen enthalten. Anschließend erstellen wir einen DataFrame mit pd.DataFrame() mit Daten und den ursprünglichen Spaltennamen. Um die Spalten umzubenennen, verwenden wir die rename() Methode des DataFrame. Diese Methode benötigt ein Wörterbuch, das alte Spaltennamen neuen Spaltennamen zuordnet, die mit erstellt wurden dict(zip(original_columns, new_columns)). Der inplace=True Das Argument stellt sicher, dass der DataFrame direkt geändert wird, ohne einen neuen DataFrame zurückzugeben. Der letzte Schritt besteht darin, den aktualisierten DataFrame mit anzuzeigen print(df). Diese Methode ist besonders nützlich, wenn Sie Spalten programmgesteuert umbenennen müssen oder wenn Sie mit größeren DataFrames arbeiten, bei denen eine direkte Zuweisung möglicherweise weniger praktisch ist.

import pandas as pd
# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame({
    '$a': [1, 2, 3],
    '$b': [4, 5, 6],
    '$c': [7, 8, 9],
    '$d': [10, 11, 12],
    '$e': [13, 14, 15]
})
# Rename the columns
df.columns = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
# Display the DataFrame
print(df)

import pandas as pd
# Define the original column names
original_columns = ['$a', '$b', '$c', '$d', '$e']
# Define the new column names
new_columns = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
# Create a DataFrame with the original columns
data = [[1, 4, 7, 10, 13],
        [2, 5, 8, 11, 14],
        [3, 6, 9, 12, 15]]
df = pd.DataFrame(data, columns=original_columns)
# Rename the columns using a dictionary
df.rename(columns=dict(zip(original_columns, new_columns)), inplace=True)
# Show the updated DataFrame
print(df)

Erweiterte Techniken zum Umbenennen von DataFrame-Spalten

Über das grundlegende Umbenennen von Spalten in einem Pandas DataFrame hinaus gibt es erweiterte Techniken, die in verschiedenen Szenarien sehr nützlich sein können. Manchmal müssen Sie beispielsweise Spalten basierend auf einem bestimmten Muster oder einer bestimmten Bedingung umbenennen. In solchen Fällen können Sie Listenverständnisse oder das verwenden map() Funktion kombiniert mit Lambda-Funktionen, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Dieser Ansatz ermöglicht eine dynamischere und flexiblere Spaltenumbenennung. Sie können beispielsweise bestimmte Zeichen aus Spaltennamen entfernen oder Transformationen anwenden, z. B. alle Namen in Kleinbuchstaben umwandeln.

Eine weitere fortgeschrittene Technik besteht darin, Spalten während des Datenimportvorgangs umzubenennen. Beim Laden von Daten aus CSV-Dateien können Sie die verwenden names Parameter in pd.read_csv() um neue Spaltennamen anzugeben. Dies kann besonders nützlich sein, wenn Sie mit Daten arbeiten, die inkonsistente oder fehlende Header aufweisen. Darüber hinaus können Sie die verwenden header Parameter, um vorhandene Header zu überspringen und eigene zuzuweisen. Diese Methoden rationalisieren den Datenbereinigungsprozess, indem sie Probleme bei der Spaltenbenennung bereits beim Laden der Daten beheben und so die anschließende Datenbearbeitung effizienter machen.