Sarakkeiden uudelleennimeäminen Pandas DataFramessa

Johdatus sarakkeiden uudelleennimeämiseen Pandasissa

Kun työskentelet tietojen kanssa Pandasissa, on usein tarpeen nimetä DataFramen sarakkeet uudelleen, jotta ne olisivat mielekkäämpiä ja helpompia käsitellä. Tämä voi auttaa tekemään tietojenkäsittely- ja analysointitehtävistä intuitiivisempia ja tehokkaampia.

Tässä artikkelissa tutkimme, miten Pandas DataFramen sarakeotsikot muutetaan ['$a', '$b', '$c', '$d', '$e'] muotoon ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']. Tämä yksinkertainen mutta välttämätön tehtävä on yleinen vaatimus tietojen käsittelyssä ja puhdistustyönkuluissa.

Komento	Kuvaus
pd.DataFrame()	Luo DataFrame-objektin, joka on kaksiulotteinen, kokomuuttuva ja mahdollisesti heterogeeninen taulukkomuotoinen tietorakenne, jossa on nimetyt akselit.
df.columns	Käyttää DataFramen sarakeotsikoita. Voidaan käyttää sarakkeiden nimien hakemiseen tai asettamiseen.
df.rename()	Voit muuttaa DataFramen sarakkeiden nimiä yhdistämällä vanhoja nimiä uusiin nimiin.
dict(zip())	Luo sanakirjan pakkaamalla yhteen kaksi luetteloa, joita käytetään tässä yhdistämään alkuperäiset sarakkeiden nimet uusiin sarakkeiden nimiin.
inplace=True	Uudelleennimeämismenetelmän argumentti, joka muuttaa DataFrame-kehyksen paikalleen palauttamatta uutta DataFramea.
print(df)	Näyttää DataFramen konsolille, jolloin voit nähdä päivitetyt sarakkeiden nimet.

Skriptien yksityiskohtainen selitys

Yllä olevat komentosarjat osoittavat, kuinka Pandas DataFrame -kehyksen sarakkeet nimetään uudelleen, mikä on yleinen tehtävä tietojen käsittelyssä. Ensimmäisessä skriptissä aloitamme tuomalla Pandas-kirjaston kanssa . Seuraavaksi luomme DataFramen käyttämällä sarakkeilla, jotka on merkitty nimellä , '$b', , , ja . Nimeäksemme nämä sarakkeet uudelleen määritämme DataFramen suoraan columns määritteen uusiin sarakkeiden nimiin . Lopuksi näytämme päivitetyn DataFramen käyttämällä , joka näyttää uudet sarakkeiden nimet. Tämä menetelmä on yksinkertainen ja tehokas sarakkeiden uudelleennimeämiseen, kun sinulla on selkeä ja suora kartoitus vanhoista nimistä uusiin nimiin.

Toisessa komentosarjassa tuomme myös Pandas-kirjaston ja määritämme kaksi luetteloa: ja , jotka sisältävät alkuperäisen ja uuden sarakkeen nimen. Luomme sitten DataFramen käyttämällä tietojen ja alkuperäisten sarakkeiden nimien kanssa. Sarakkeiden nimeämiseksi uudelleen käytämme rename() DataFramen menetelmä. Tämä menetelmä ottaa sanakirjan, joka yhdistää vanhat sarakkeiden nimet uusiin sarakkeiden nimiin, jotka on luotu käyttämällä . The argumentti varmistaa, että DataFrame-kehystä muutetaan paikalleen palauttamatta uutta DataFramea. Viimeinen vaihe on näyttää päivitetty DataFrame kanssa . Tämä menetelmä on erityisen hyödyllinen, kun joudut nimeämään sarakkeita uudelleen ohjelmallisesti tai kun käsitellään suurempia DataFrame-kehyksiä, joissa suora määrittäminen voi olla vähemmän käytännöllistä.

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)

Kehittyneet tekniikat DataFrame-sarakkeiden uudelleennimeämiseen

Pandas DataFrame -kehyksen sarakkeiden perusnimeämisen lisäksi on olemassa kehittyneitä tekniikoita, jotka voivat olla erittäin hyödyllisiä eri skenaarioissa. Joskus saatat joutua esimerkiksi nimeämään sarakkeet uudelleen tietyn mallin tai ehdon perusteella. Tällaisissa tapauksissa voit käyttää luettelon ymmärtämistä tai toiminto yhdistettynä lambdatoimintoihin haluttujen tulosten saavuttamiseksi. Tämä lähestymistapa mahdollistaa dynaamisemman ja joustavamman sarakkeiden uudelleennimeämisen. Voit esimerkiksi poistaa tiettyjä merkkejä sarakkeiden nimistä tai käyttää muunnoksia, kuten muuntaa kaikki nimet pieniksi kirjaimiksi.

Toinen kehittynyt tekniikka sisältää sarakkeiden nimeämisen uudelleen tietojen tuontiprosessin aikana. Kun lataat tietoja CSV-tiedostoista, voit käyttää parametri sisään määrittääksesi uudet sarakkeiden nimet. Tämä voi olla erityisen hyödyllistä, kun käsitellään tietoja, joissa on epäjohdonmukaisia ​​tai puuttuvia otsikoita. Lisäksi voit käyttää parametri ohittaaksesi olemassa olevat otsikot ja määrittääksesi omasi. Nämä menetelmät virtaviivaistavat tietojen puhdistusprosessia käsittelemällä sarakkeiden nimeämisongelmia heti tietojen latausvaiheessa, mikä tehostaa myöhempää tietojen käsittelyä.

Pandas DataFramen sarakkeiden uudelleennimeäminen on tärkeä vaihe tietojen esikäsittelyssä, mikä auttaa lisäämään tietojoukon selkeyttä ja saavutettavuutta. Käytitpä sitten suoraa määritystä tai rename()-menetelmää, molemmat lähestymistavat tarjoavat joustavia ratkaisuja, jotka on räätälöity eri skenaarioihin. Hallitsemalla näitä tekniikoita tietojen käsittelystä tulee intuitiivisempaa, mikä helpottaa parempaa data-analyysiä ja puhtaampaa koodia. Kehittyneet menetelmät virtaviivaistavat prosessia entisestään, mikä tekee siitä olennaisen taidon jokaiselle datatieteilijälle tai analyytikolle.