Veergude ümbernimetamine Panda DataFrame'is

Sissejuhatus pandade veergude ümbernimetamisse

Pandas andmetega töötades on sageli vaja DataFrame'i veerud ümber nimetada, et muuta need sisukamaks ja nendega töötamise lihtsamaks. See võib aidata muuta andmetöötlus- ja analüüsiülesanded intuitiivsemaks ja tõhusamaks.

Selles artiklis uurime, kuidas muuta Panda DataFrame'i veerusildid ['$a', '$b', '$c', '$d', '$e'] asemel ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']. See lihtne, kuid oluline ülesanne on andmete töötlemise ja puhastamise töövoogude tavaline nõue.

Skriptide üksikasjalik seletus

Ülaltoodud skriptid näitavad, kuidas Pandas DataFrame'i veerge ümber nimetada, mis on andmete töötlemisel tavaline ülesanne. Esimeses skriptis alustame Pandase teegi importimisega import pandas as pd. Järgmisena loome kasutades DataFrame'i pd.DataFrame() veergudega, mis on märgistatud kui '$a', '$b', '$c', '$d'ja '$e'. Nende veergude ümbernimetamiseks määrame otse DataFrame'i columns atribuut uutele veergude nimedele ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']. Lõpuks kuvame värskendatud DataFrame'i kasutades print(df), mis näitab uusi veergude nimesid. See meetod on lihtne ja tõhus veergude ümbernimetamiseks, kui teil on vanade nimede selge ja otsene vastendamine uutele nimedele.

Teises skriptis impordime ka Pandase teegi ja määratleme kaks loendit: original_columns ja new_columns, mis sisaldavad vastavalt algset ja uut veeru nime. Seejärel loome kasutades DataFrame'i pd.DataFrame() andmete ja algsete veergude nimedega. Veergude ümbernimetamiseks kasutame rename() DataFrame'i meetod. See meetod kasutab sõnaraamatut, mis vastendab vanad veergude nimed uute veergude nimedega, mis on loodud kasutades dict(zip(original_columns, new_columns)). The inplace=True argument tagab, et DataFrame'i muudetakse paigas ilma uut DataFrame'i tagastamata. Viimane samm on värskendatud DataFrame'i kuvamine koos print(df). See meetod on eriti kasulik siis, kui peate veerge programmiliselt ümber nimetama või suuremate DataFrame'idega, kus otsene määramine võib olla vähem praktiline.

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)

Täiustatud tehnikad DataFrame'i veergude ümbernimetamiseks

Lisaks Pandas DataFrame'i veergude põhilisele ümbernimetamisele on ka täiustatud tehnikaid, mis võivad erinevates stsenaariumides väga kasulikud olla. Näiteks võib mõnikord tekkida vajadus veergude ümbernimetamiseks konkreetse mustri või tingimuse alusel. Sellistel juhtudel saate kasutada loendi mõistmist või map() funktsioon kombineerituna lambda funktsioonidega, et saavutada soovitud tulemusi. See lähenemisviis võimaldab veergude dünaamilisemat ja paindlikumat ümbernimetamist. Näiteks saate veergude nimedest eemaldada konkreetsed märgid või rakendada teisendusi, näiteks teisendada kõik nimed väiketähtedeks.

Teine täiustatud tehnika hõlmab veergude ümbernimetamist andmete importimise käigus. CSV-failidest andmete laadimisel saate kasutada names parameeter sisse pd.read_csv() uute veergude nimede määramiseks. See võib olla eriti kasulik, kui käsitlete andmeid, mille päised on vastuolulised või puuduvad. Lisaks saate kasutada header parameeter olemasolevate päiste vahelejätmiseks ja oma päiste määramiseks. Need meetodid lihtsustavad andmete puhastamise protsessi, lahendades veergude nimetamise probleemid kohe andmete laadimisetapis, muutes hilisema andmetega manipuleerimise tõhusamaks.