Đổi tên các cột trong khung dữ liệu Pandas

Giới thiệu về Đổi tên cột trong Pandas

Khi làm việc với dữ liệu trong Pandas, thường cần phải đổi tên các cột của DataFrame để làm cho chúng có ý nghĩa hơn và dễ làm việc hơn. Điều này có thể giúp thực hiện các nhiệm vụ xử lý và phân tích dữ liệu trực quan và hiệu quả hơn.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách thay đổi nhãn cột của Khung dữ liệu Pandas từ ['$a', '$b', '$c', '$d', '$e'] thành ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']. Nhiệm vụ đơn giản nhưng cần thiết này là một yêu cầu chung trong quy trình xử lý và làm sạch dữ liệu.

Giải thích chi tiết về kịch bản

Các tập lệnh được cung cấp ở trên minh họa cách đổi tên các cột trong Pandas DataFrame, một tác vụ phổ biến trong thao tác dữ liệu. Trong tập lệnh đầu tiên, chúng tôi bắt đầu bằng cách nhập thư viện Pandas với import pandas as pd. Tiếp theo, chúng tôi tạo DataFrame bằng cách sử dụng pd.DataFrame() với các cột được gắn nhãn là '$a', '$b', '$c', '$d', Và '$e'. Để đổi tên các cột này, chúng tôi trực tiếp đặt DataFrame columns thuộc tính cho tên cột mới số 8. Cuối cùng, chúng tôi hiển thị DataFrame được cập nhật bằng cách sử dụng print(df), hiển thị tên cột mới. Phương pháp này đơn giản và hiệu quả để đổi tên các cột khi bạn có ánh xạ rõ ràng và trực tiếp giữa tên cũ sang tên mới.

Trong tập lệnh thứ hai, chúng tôi cũng nhập thư viện Pandas và xác định hai danh sách: original_columns Và new_columns, tương ứng giữ tên cột ban đầu và mới. Sau đó chúng tôi tạo DataFrame bằng cách sử dụng pd.DataFrame() với dữ liệu và tên cột ban đầu. Để đổi tên các cột, chúng ta sử dụng rename() phương thức của DataFrame. Phương thức này lấy một từ điển ánh xạ tên cột cũ sang tên cột mới, được tạo bằng cách sử dụng dict(zip(original_columns, new_columns)). Các inplace=True đối số đảm bảo rằng DataFrame được sửa đổi tại chỗ mà không trả về DataFrame mới. Bước cuối cùng là hiển thị DataFrame được cập nhật với print(df). Phương pháp này đặc biệt hữu ích khi bạn cần đổi tên các cột theo chương trình hoặc khi xử lý các DataFrame lớn hơn trong đó việc gán trực tiếp có thể ít thực tế hơn.

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)

Kỹ thuật nâng cao để đổi tên cột DataFrame

Ngoài việc đổi tên cơ bản các cột trong Pandas DataFrame, còn có các kỹ thuật nâng cao có thể rất hữu ích trong các tình huống khác nhau. Ví dụ: đôi khi bạn có thể cần đổi tên các cột dựa trên một mẫu hoặc điều kiện cụ thể. Trong những trường hợp như vậy, bạn có thể sử dụng tính năng hiểu danh sách hoặc map() kết hợp với hàm lambda để đạt được kết quả mong muốn. Cách tiếp cận này cho phép đổi tên cột năng động và linh hoạt hơn. Ví dụ: bạn có thể xóa các ký tự cụ thể khỏi tên cột hoặc áp dụng các phép biến đổi như chuyển đổi tất cả các tên thành chữ thường.

Một kỹ thuật nâng cao khác liên quan đến việc đổi tên các cột trong quá trình nhập dữ liệu. Khi tải dữ liệu từ tệp CSV, bạn có thể sử dụng names tham số trong pd.read_csv() để chỉ định tên cột mới. Điều này có thể đặc biệt hữu ích khi xử lý dữ liệu có tiêu đề không nhất quán hoặc bị thiếu. Ngoài ra, bạn có thể sử dụng header tham số để bỏ qua các tiêu đề hiện có và chỉ định tiêu đề của riêng bạn. Các phương pháp này hợp lý hóa quy trình làm sạch dữ liệu bằng cách giải quyết các vấn đề đặt tên cột ngay từ giai đoạn tải dữ liệu, giúp thao tác dữ liệu tiếp theo hiệu quả hơn.