Pandas DataFrame の列の名前を変更する

Pandas DataFrame での列名の変更

パンダでの Python の使用

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)

Pandas での DataFrame 列ラベルの更新

Pandasライブラリを利用したPythonスクリプト

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)

DataFrame 列の名前変更に関するよくある質問と回答

1. DataFrame 内の 1 つの列の名前を変更するにはどうすればよいですか?
2. 使用 rename() 新旧の列名を指定する辞書を使用したメソッド。
3. CSV ファイルの読み取り中に列の名前を変更できますか?
4. はい、使用してください names パラメータの pd.read_csv() 新しい列名を設定します。
5. すべての列名から特定の文字を削除するにはどうすればよいですか?
6. リスト内包表記を使用するか、 map() ラムダ関数を使用して列名を変更します。
7. 列の位置に基づいて列の名前を変更することはできますか?
8. はい、DataFrame を使用できます。 columns インデックスを作成して新しい名前を割り当てることにより、属性を変更します。
9. 条件に基づいて列の名前を動的に変更する必要がある場合はどうすればよいですか?
10. リスト内包表記またはラムダ関数内で条件付きロジックを使用して、列名を設定します。
11. 変更を元の DataFrame に確実に適用するにはどうすればよいですか?
12. 使用 inplace=True パラメータを使用して、 rename() 方法。
13. 空白を削除するために列の名前を変更できますか?
14. はい、リスト内包表記を使用して列名から空白を削除します。
15. DataFrame 内の現在の列名を確認するにはどうすればよいですか?
16. にアクセスしてください columns DataFrame の属性を使用して列名を表示します。
17. DataFrame をフィルタリングした後に列の名前を変更できますか?
18. はい、列の名前変更は、フィルタリング後を含め、どの段階でも行うことができます。
19. マルチインデックス DataFrame の列の名前を変更するにはどうすればよいですか?
20. 使用 rename() マルチインデックス列のレベルと名前を指定するディクショナリを使用したメソッド。

列の名前変更に関する最終的な考え方

Pandas DataFrame 内の列の名前変更は、データの前処理における重要なステップであり、データセットの明確さとアクセスしやすさに役立ちます。直接割り当てを使用するか、rename() メソッドを使用するかにかかわらず、どちらのアプローチでも、さまざまなシナリオに合わせた柔軟なソリューションが提供されます。これらのテクニックを習得すると、データ操作がより直感的になり、より優れたデータ分析とよりクリーンなコードが容易になります。高度な手法によりプロセスがさらに合理化され、データ サイエンティストやアナリストにとって必須のスキルになります。