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Renommer facilement les colonnes dans Pandas: Guide pour débutants

Renommer facilement les colonnes dans Pandas: Guide pour débutants

MoeNagy Dev

Compréhension de la fonction df.rename()

Fondamentaux de la fonction df.rename()

La fonction df.rename() dans Pandas est utilisée pour renommer les colonnes (ou les lignes) d'un DataFrame. Cette fonction vous permet de changer les noms d'une ou plusieurs colonnes, ce qui facilite le travail avec vos données et améliore leur lisibilité.

Syntaxe et paramètres

La syntaxe de base de la fonction df.rename() est la suivante :

df.rename(mapper=None, index=None, columns=None, axis=None, inplace=False, **kwargs)

Les principaux paramètres sont :

  • mapper : un dictionnaire ou une fonction utilisée pour renommer les colonnes ou l'index.
  • index : un dictionnaire ou une fonction utilisée pour renommer l'index.
  • columns : un dictionnaire ou une fonction utilisée pour renommer les colonnes.
  • axis : l'axe le long duquel le renommage est appliqué (0 pour les lignes, 1 pour les colonnes).
  • inplace : si défini sur True, le renommage est effectué en place, modifiant le DataFrame d'origine. Si défini sur False, un nouveau DataFrame est renvoyé.

Renvoi d'un nouveau DataFrame vs modification du DataFrame d'origine

Par défaut, la fonction df.rename() renvoie un nouveau DataFrame avec les colonnes renommées, laissant le DataFrame d'origine inchangé. Si vous souhaitez modifier le DataFrame d'origine en place, vous pouvez définir le paramètre inplace sur True.

# Renommer les colonnes et renvoyer un nouveau DataFrame
df_renamed = df.rename(columns={'old_col': 'new_col'})
 
# Renommer les colonnes en place
df.rename(columns={'old_col': 'new_col'}, inplace=True)

Renommer les colonnes par leur nom

Renommer une seule colonne

Pour renommer une seule colonne, vous pouvez passer un dictionnaire au paramètre columns, où la clé est l'ancien nom de la colonne et la valeur est le nouveau nom de la colonne.

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df = df.rename(columns={'A': 'new_a'})

Renommer plusieurs colonnes

Vous pouvez également renommer plusieurs colonnes à la fois en passant un dictionnaire avec plusieurs paires clé-valeur.

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
df = df.rename(columns={'A': 'new_a', 'B': 'new_b', 'C': 'new_c'})

Utilisation d'un dictionnaire pour renommer les colonnes

Au lieu de passer directement les noms des colonnes, vous pouvez utiliser un dictionnaire pour faire correspondre les anciens noms de colonnes aux nouveaux noms.

df = pd.DataFrame({'first_name': ['John', 'Jane', 'Bob'], 'last_name': ['Doe', 'Doe', 'Smith']})
rename_dict = {'first_name': 'name', 'last_name': 'surname'}
df = df.rename(columns=rename_dict)

Gestion de la sensibilité à la casse

Par défaut, la fonction df.rename() est sensible à la casse. Si vous souhaitez ignorer la casse, vous pouvez utiliser le paramètre case_sensitive=False.

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df = df.rename(columns={'a': 'new_a'}, case_sensitive=False)

Renommer les colonnes par position d'index

Renommer les colonnes par leur position d'index numérique

Vous pouvez également renommer les colonnes par leur position d'index numérique. Cela peut être utile lorsque vous avez un grand nombre de colonnes et que vous ne voulez pas nommer explicitement chacune d'entre elles.

df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], columns=['A', 'B', 'C'])
df = df.rename(columns={0: 'new_a', 2: 'new_c'})

Gestion des colonnes avec des noms en double

Si votre DataFrame contient des colonnes avec des noms en double, vous pouvez utiliser le paramètre columns pour les renommer.

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'A': [7, 8, 9]})
df = df.rename(columns={'A_x': 'new_a', 'A_y': 'new_a2'})

Application de transformations aux noms de colonnes

Utilisation de fonctions lambda pour transformer les noms de colonnes

Vous pouvez utiliser des fonctions lambda pour appliquer des transformations personnalisées aux noms de colonnes.

df = pd.DataFrame({'first_name': ['John', 'Jane', 'Bob'], 'last_name': ['Doe', 'Doe', 'Smith']})
df = df.rename(columns=lambda x: x.lower().replace(' ', '_'))

Application de méthodes de chaîne aux noms de colonnes

Pandas vous permet également d'utiliser des méthodes de chaîne pour transformer les noms de colonnes.

df = pd.DataFrame({'First Name': ['John', 'Jane', 'Bob'], 'Last Name': ['Doe', 'Doe', 'Smith']})
df = df.rename(columns=str.lower)
df = df.rename(columns=str.replace, old=' ', new='_')

Combinaison de plusieurs transformations

Vous pouvez combiner plusieurs transformations pour réaliser des changements de noms de colonnes plus complexes.

df = pd.DataFrame({'First Name': ['John', 'Jane', 'Bob'], 'Last Name': ['Doe', 'Doe', 'Smith']})
df = df.rename(columns=lambda x: x.lower().replace(' ', '_'))

Renommage conditionnel des colonnes

Renommer des colonnes en fonction de conditions spécifiques

Vous pouvez utiliser des masques booléens pour renommer sélectivement les colonnes en fonction de certaines conditions.

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
df = df.rename(columns=lambda x: 'new_' + x if x.startswith('A') else x)

Utilisation de masques booléens pour sélectionner les colonnes à renommer

Vous pouvez également utiliser des masques booléens pour sélectionner les colonnes que vous souhaitez renommer.

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
cols_to_rename = ['A', 'C']
df = df.rename(columns={col: 'new_' + col for col in cols_to_rename})

Combinaison du renommage conditionnel avec d'autres techniques

Vous pouvez combiner le renommage conditionnel avec d'autres techniques, telles que l'utilisation de dictionnaires ou de fonctions lambda.

df = pd.DataFrame({'first_name': ['John', 'Jane', 'Bob'], 'last_name': ['Doe', 'Doe', 'Smith'], 'age': [30, 25, 35]})
rename_dict = {'first_name': 'name', 'last_name': 'surname'}
df = df.rename(columns=lambda x: rename_dict.get(x, x))

Gestion de la saisie utilisateur

Obtenir la saisie utilisateur avec input()

La fonction input() est utilisée pour obtenir une entrée de l'utilisateur en Python. Elle invite l'utilisateur à entrer une valeur, qui est ensuite stockée dans une variable. Voici un exemple :

name = input("Quel est votre nom ? ")
print("Bonjour, " + name + " !")

Dans cet exemple, la fonction input() affiche la demande "Quel est votre nom ? " et attend que l'utilisateur entre une valeur. L'entrée de l'utilisateur est ensuite stockée dans la variable name, qui est ensuite utilisée dans l'instruction print().

Gérer différents types de données

La fonction input() renvoie toujours une chaîne de caractères, même si l'utilisateur entre un nombre. Si vous avez besoin de travailler avec un autre type de données, vous devez convertir l'entrée. Voici un exemple pour obtenir un entier de l'utilisateur :

age = int(input("Quel âge avez-vous ? "))
print("Vous avez " + str(age) + " ans.")

Dans cet exemple, nous utilisons la fonction int() pour convertir l'entrée de l'utilisateur en entier et la stocker dans la variable age. Nous utilisons ensuite la fonction str() pour convertir l'entier en chaîne de caractères pour l'instruction print().

Travailler avec des fichiers

Ouvrir et fermer des fichiers

Pour travailler avec des fichiers en Python, vous utilisez la fonction open(). Cette fonction prend deux arguments : le nom du fichier et le mode (par exemple, lecture, écriture, ajout). Voici un exemple pour ouvrir un fichier en lecture :

file = open("example.txt", "r")
# Faire quelque chose avec le fichier
file.close()

Dans cet exemple, nous ouvrons le fichier "example.txt" en mode lecture ("r"). Une fois que nous avons terminé de travailler avec le fichier, nous le fermons en utilisant la méthode close().

Lecture à partir de fichiers

Une fois que vous avez ouvert un fichier, vous pouvez lire son contenu en utilisant différentes méthodes. Voici un exemple pour lire l'intégralité du contenu d'un fichier :

file = open("example.txt", "r")
content = file.read()
print(content)
file.close()

Cela affichera l'intégralité du contenu du fichier "example.txt".

Écriture dans des fichiers

Pour écrire dans un fichier, vous devez l'ouvrir en mode écriture ("w"). Voici un exemple :

file = open("example.txt", "w")
file.write("Ceci est un texte à écrire dans le fichier.")
file.close()

Cela créera un nouveau fichier appelé "example.txt" (ou écrasera celui existant) et écrira le texte donné dedans.

Ajout dans des fichiers

Si vous souhaitez ajouter du contenu à un fichier existant, vous pouvez l'ouvrir en mode ajout ("a"). Voici un exemple :

file = open("example.txt", "a")
file.write("\nCeci est un texte supplémentaire.")
file.close()

Cela ajoutera le nouveau texte à la fin du fichier "example.txt".

Travailler avec des modules

Importer des modules

La bibliothèque standard de Python comprend une large gamme de modules intégrés que vous pouvez utiliser dans vos programmes. Pour utiliser un module, vous devez l'importer. Voici un exemple pour importer le module math :

import math
print(math.pi)

Cela affichera la valeur de pi du module math.

Utiliser les fonctions des modules

Une fois que vous avez importé un module, vous pouvez accéder à ses fonctions et variables en utilisant le nom du module suivi d'un point. Voici un exemple pour utiliser la fonction sqrt() du module math :

import math
resultat = math.sqrt(16)
print(resultat)  # Sortie : 4.0

Importation de fonctions spécifiques

Si vous avez seulement besoin d'utiliser quelques fonctions d'un module, vous pouvez les importer directement plutôt que d'importer le module entier. Voici un exemple :

from math import sqrt, pi
print(sqrt(16))  # Sortie : 4.0
print(pi)  # Sortie : 3.141592653589793

De cette manière, vous pouvez utiliser les fonctions sqrt() et pi directement sans avoir à les préfixer avec math..

Conclusion

Dans ce tutoriel, vous avez appris comment gérer les entrées utilisateur en utilisant la fonction input(), travailler avec des fichiers en les ouvrant, les lisant, les écrivant et les ajoutant, et utiliser les modules intégrés de Python pour étendre la fonctionnalité de vos programmes. Ce sont des compétences essentielles pour tout développeur Python, et les maîtriser vous aidera à créer des applications plus puissantes et polyvalentes.

N'oubliez pas que la clé pour devenir un programmeur Python compétent est de pratiquer, d'expérimenter et de continuer à apprendre. Explorez l'immense écosystème des bibliothèques et des modules Python, et n'ayez pas peur de vous attaquer à des projets plus complexes à mesure que vos compétences grandissent. Bonne programmation !

MoeNagy Dev