पांडास डेटाफ़्रेम में कॉलम का नाम बदलना

पंडों में कॉलम नामकरण का परिचय

पांडा में डेटा के साथ काम करते समय, डेटाफ़्रेम के कॉलमों को अधिक सार्थक और काम करने में आसान बनाने के लिए उनका नाम बदलना अक्सर आवश्यक होता है। यह डेटा प्रोसेसिंग और विश्लेषण कार्यों को अधिक सहज और कुशल बनाने में मदद कर सकता है।

इस लेख में, हम यह पता लगाएंगे कि पांडा डेटाफ़्रेम के कॉलम लेबल को ['$a', '$b', '$c', '$d', '$e'] से ['a', में कैसे बदला जाए। 'बी', 'सी', 'डी', 'ई']। यह सरल लेकिन आवश्यक कार्य डेटा हेरफेर और वर्कफ़्लो की सफाई में एक सामान्य आवश्यकता है।

लिपियों की विस्तृत व्याख्या

ऊपर दी गई स्क्रिप्ट दर्शाती है कि पांडास डेटाफ़्रेम में कॉलम का नाम कैसे बदला जाए, जो डेटा हेरफेर में एक सामान्य कार्य है। पहली स्क्रिप्ट में, हम पांडा लाइब्रेरी को आयात करके शुरू करते हैं import pandas as pd. इसके बाद, हम इसका उपयोग करके एक डेटाफ़्रेम बनाते हैं pd.DataFrame() के रूप में लेबल किए गए कॉलम के साथ '$a', '$b', '$c', '$d', और '$e'. इन कॉलमों का नाम बदलने के लिए, हम सीधे डेटाफ़्रेम सेट करते हैं columns नए कॉलम नामों की विशेषता ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']. अंत में, हम अद्यतन डेटाफ़्रेम का उपयोग करके प्रदर्शित करते हैं print(df), जो नए कॉलम नाम दिखाता है। जब आपके पास पुराने नामों की नए नामों के साथ स्पष्ट और सीधी मैपिंग हो तो कॉलम का नाम बदलने के लिए यह विधि सीधी और कुशल है।

दूसरी स्क्रिप्ट में, हम पंडों की लाइब्रेरी भी आयात करते हैं और दो सूचियाँ परिभाषित करते हैं: original_columns और new_columns, जो क्रमशः मूल और नए कॉलम नाम रखते हैं। फिर हम इसका उपयोग करके एक डेटाफ़्रेम बनाते हैं pd.DataFrame() डेटा और मूल कॉलम नामों के साथ। कॉलम का नाम बदलने के लिए, हम इसका उपयोग करते हैं rename() डेटाफ़्रेम की विधि. यह विधि एक शब्दकोश लेती है जो पुराने कॉलम नामों को नए कॉलम नामों में मैप करती है, जिसका उपयोग करके बनाया गया है dict(zip(original_columns, new_columns)). inplace=True तर्क यह सुनिश्चित करता है कि डेटाफ़्रेम को नया डेटाफ़्रेम लौटाए बिना संशोधित किया गया है। अंतिम चरण अद्यतन डेटाफ़्रेम को प्रदर्शित करना है print(df). यह विधि विशेष रूप से तब उपयोगी होती है जब आपको प्रोग्रामेटिक रूप से कॉलम का नाम बदलने की आवश्यकता होती है या जब बड़े डेटाफ़्रेम से निपटते हैं जहां प्रत्यक्ष असाइनमेंट कम व्यावहारिक हो सकता है।

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)

डेटाफ़्रेम कॉलम का नाम बदलने की उन्नत तकनीकें

पांडास डेटाफ़्रेम में स्तंभों के बुनियादी नामकरण के अलावा, उन्नत तकनीकें हैं जो विभिन्न परिदृश्यों में बहुत उपयोगी हो सकती हैं। उदाहरण के लिए, कभी-कभी आपको किसी विशिष्ट पैटर्न या स्थिति के आधार पर कॉलम का नाम बदलने की आवश्यकता हो सकती है। ऐसे मामलों में, आप सूची समझ या का उपयोग कर सकते हैं map() वांछित परिणाम प्राप्त करने के लिए लैम्ब्डा फ़ंक्शन के साथ संयुक्त फ़ंक्शन। यह दृष्टिकोण अधिक गतिशील और लचीले कॉलम का नाम बदलने की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, आप कॉलम नामों से विशिष्ट वर्ण हटा सकते हैं या सभी नामों को लोअरकेस में परिवर्तित करने जैसे परिवर्तन लागू कर सकते हैं।

एक अन्य उन्नत तकनीक में डेटा की आयात प्रक्रिया के दौरान कॉलम का नाम बदलना शामिल है। CSV फ़ाइलों से डेटा लोड करते समय, आप इसका उपयोग कर सकते हैं names में पैरामीटर pd.read_csv() नए कॉलम नाम निर्दिष्ट करने के लिए। असंगत या गायब हेडर वाले डेटा से निपटते समय यह विशेष रूप से उपयोगी हो सकता है। इसके अतिरिक्त, आप इसका उपयोग कर सकते हैं header मौजूदा हेडर को छोड़ने और अपना खुद का असाइन करने के लिए पैरामीटर। ये विधियां डेटा लोडिंग चरण से ही कॉलम नामकरण के मुद्दों को संबोधित करके डेटा सफाई प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करती हैं, जिससे बाद के डेटा हेरफेर को और अधिक कुशल बना दिया जाता है।