Pandas での列名の変更の概要
Pandas でデータを操作する場合、多くの場合、DataFrame の列の名前を変更して、より意味があり、操作しやすくする必要があります。これは、データ処理および分析タスクをより直観的かつ効率的に行うのに役立ちます。
この記事では、Pandas DataFrame の列ラベルを ['$a', '$b', '$c', '$d', '$e'] から ['a', 「b」、「c」、「d」、「e」]。この単純だが重要なタスクは、データ操作とクリーニングのワークフローにおける一般的な要件です。
指示 | 説明 |
---|---|
pd.DataFrame() | DataFrame オブジェクトを作成します。これは、ラベル付きの軸を持つ 2 次元でサイズ変更可能で、潜在的に異種混合の表形式のデータ構造です。 |
df.columns | DataFrame の列ラベルにアクセスします。列名の取得または設定に使用できます。 |
df.rename() | 古い名前から新しい名前へのマッピングを提供することで、DataFrame の列名を変更できます。 |
dict(zip()) | 2 つのリストを圧縮してディクショナリを作成します。ここでは、元の列名を新しい列名にマップするために使用されます。 |
inplace=True | 新しい DataFrame を返さずに、その場で DataFrame を変更する rename メソッドの引数。 |
print(df) | DataFrame をコンソールに表示し、更新された列名を確認できるようにします。 |
スクリプトの詳細な説明
上記のスクリプトは、データ操作の一般的なタスクである Pandas DataFrame の列の名前を変更する方法を示しています。最初のスクリプトでは、次のように Pandas ライブラリをインポートすることから始めます。 import pandas as pd。次に、次を使用して DataFrame を作成します。 pd.DataFrame() というラベルの付いた列 '$a'、 '$b'、 '$c'、 '$d'、 そして '$e'。これらの列の名前を変更するには、DataFrame の名前を直接設定します。 columns 新しい列名に属性を付ける ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']。最後に、更新された DataFrame を次を使用して表示します。 print(df), 新しい列名が表示されます。古い名前から新しい名前への明確かつ直接的なマッピングがある場合、この方法は列の名前を変更するのに簡単で効率的です。
2 番目のスクリプトでは、Pandas ライブラリもインポートし、2 つのリストを定義します。 original_columns そして new_columns、それぞれ元の列名と新しい列名を保持します。次に、次を使用して DataFrame を作成します。 pd.DataFrame() データと元の列名を含めます。列の名前を変更するには、 rename() データフレームのメソッド。このメソッドは、古い列名を新しい列名にマップする辞書を使用します。 dict(zip(original_columns, new_columns))。の inplace=True 引数を使用すると、新しい DataFrame を返さずに、DataFrame が適切な場所で変更されるようになります。最後のステップは、更新された DataFrame を表示することです。 print(df)。この方法は、列の名前をプログラムで変更する必要がある場合、または直接割り当てが現実的ではない大きなデータフレームを扱う場合に特に便利です。
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 列の名前を変更するための高度なテクニック
Pandas DataFrame の列の基本的な名前変更以外にも、さまざまなシナリオで非常に役立つ高度なテクニックがあります。たとえば、特定のパターンや条件に基づいて列の名前を変更する必要がある場合があります。このような場合、リスト内包表記または map() 関数をラムダ関数と組み合わせて、目的の結果を達成します。このアプローチにより、より動的で柔軟な列の名前変更が可能になります。たとえば、列名から特定の文字を削除したり、すべての名前を小文字に変換するなどの変換を適用したりできます。
もう 1 つの高度なテクニックには、データのインポート プロセス中に列の名前を変更することが含まれます。 CSV ファイルからデータをロードするときは、 names パラメータの pd.read_csv() 新しい列名を指定します。これは、一貫性のないヘッダーまたは欠落しているヘッダーを持つデータを処理する場合に特に役立ちます。さらに、 header パラメータを使用して、既存のヘッダーをスキップし、独自のヘッダーを割り当てます。これらのメソッドは、データのロード段階から列の名前付けの問題に対処することでデータ クリーニング プロセスを合理化し、その後のデータ操作をより効率的にします。
DataFrame 列の名前変更に関するよくある質問と回答
- 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?
- 使用 rename() 新旧の列名を指定する辞書を使用したメソッド。
- CSV ファイルの読み取り中に列の名前を変更できますか?
- 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。
- 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?
- 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。
- 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?
- 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。
- 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?
- 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。
- 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?
- 使用 inplace=True パラメータを使用して、 rename() 方法。
- 空白を削除するために列の名前を変更できますか?
- 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。
- 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?
- 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。
- 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?
- 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。
- 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?
- 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。