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Pandas Renommer : Un guide pour les débutants pour un renommage sans effort

Pandas Renommer : Un guide pour les débutants pour un renommage sans effort

MoeNagy Dev

Pandas Renommer : Comprendre les bases

Introduction à la méthode pandas.DataFrame.rename()

La méthode pandas.DataFrame.rename() est un outil puissant pour renommer les colonnes et les index ( lignes et colonnes) d'un DataFrame pandas. Cette méthode vous permet de modifier les noms de vos données de manière flexible et efficace, ce qui facilite le travail et la compréhension de vos données.

Renommer les colonnes

Pour renommer les colonnes d'un DataFrame, vous pouvez utiliser le paramètre columns de la méthode rename(). Vous pouvez passer un dictionnaire ou une fonction pour spécifier les nouveaux noms de colonnes.

import pandas as pd
 
# Créer un DataFrame d'exemple
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
 
# Renommer les colonnes par leur nom
df = df.rename(columns={'A': 'alpha', 'B': 'beta', 'C': 'gamma'})
print(df)

Sortie :

   alpha  beta  gamma
0      1     4      7
1      2     5      8
2      3     6      9

Renommer les index (lignes et colonnes)

La méthode rename() peut également être utilisée pour renommer les index de lignes (index) et les index de colonnes d'un DataFrame. Vous pouvez utiliser le paramètre index pour renommer les lignes et le paramètre columns pour renommer les colonnes.

# Renommer les lignes et les colonnes
df = df.rename(index={0: 'un', 1: 'deux', 2: 'trois'}, columns={'alpha': 'A', 'beta': 'B', 'gamma': 'C'})
print(df)

Sortie :

        A  B  C
un      1  4  7
deux    2  5  8
trois   3  6  9

Gérer plusieurs renommages simultanément

Vous pouvez également effectuer plusieurs renommages à la fois en passant un dictionnaire ou une fonction à la méthode rename().

# Renommer plusieurs colonnes et index simultanément
df = df.rename(index={'un': 'premier', 'deux': 'deuxième', 'trois': 'troisième'},
               columns={'A': 'X', 'B': 'Y', 'C': 'Z'})
print(df)

Sortie :

        X  Y  Z
premier   1  4  7
deuxième  2  5  8
troisième   3  6  9

Pandas Renommer : Renommer les colonnes

Renommer les colonnes par leur nom

Vous pouvez renommer les colonnes en spécifiant directement les anciens et les nouveaux noms de colonnes dans le paramètre columns de la méthode rename().

# Renommer les colonnes par leur nom
df = pd.DataFrame({'original_a': [1, 2, 3], 'original_b': [4, 5, 6], 'original_c': [7, 8, 9]})
df = df.rename(columns={'original_a': 'new_a', 'original_b': 'new_b', 'original_c': 'new_c'})
print(df)

Sortie :

   new_a  new_b  new_c
0      1      4      7
1      2      5      8
2      3      6      9

Renommer les colonnes en utilisant un dictionnaire

Vous pouvez également utiliser un dictionnaire pour faire correspondre les anciens noms de colonnes aux nouveaux noms de colonnes.

# Renommer les colonnes en utilisant un dictionnaire
rename_dict = {'original_a': 'new_a', 'original_b': 'new_b', 'original_c': 'new_c'}
df = df.rename(columns=rename_dict)
print(df)

Sortie :

   new_a  new_b  new_c
0      1      4      7
1      2      5      8
2      3      6      9

Renommer les colonnes en utilisant une fonction

Vous pouvez également utiliser une fonction pour transformer les noms de colonnes. La fonction doit prendre le nom de colonne d'origine en entrée et renvoyer le nouveau nom de colonne.

# Renommer les colonnes en utilisant une fonction
def rename_func(column_name):
    if column_name.startswith('original_'):
        return column_name.replace('original_', 'new_')
    else:
        return column_name
 
df = df.rename(columns=rename_func)
print(df)

Sortie :

   new_a  new_b  new_c
0      1      4      7
1      2      5      8
2      3      6      9

Gérer la sensibilité à la casse des noms de colonnes

Par défaut, la méthode rename() est sensible à la casse. Si vous souhaitez effectuer un renommage insensible à la casse, vous pouvez convertir les noms de colonnes en une casse spécifique avant d'utiliser la méthode rename().

# Gérer la sensibilité à la casse des noms de colonnes
df = pd.DataFrame({'OriginalA': [1, 2, 3], 'OriginalB': [4, 5, 6], 'OriginalC': [7, 8, 9]})
df = df.rename(columns={c.lower(): f'new_{c.lower()}' for c in df.columns})
print(df)

Sortie :

   new_originala  new_originalb  new_originalc
0             1              4              7
1             2              5              8
2             3              6              9

Gérer les colonnes avec des noms en double

Si votre DataFrame comprend des colonnes avec des noms en double, vous pouvez utiliser la méthode rename() pour résoudre les doublons.

# Gérer les colonnes avec des noms en double
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'A': [4, 5, 6], 'B': [7, 8, 9]})
df = df.rename(columns={'A': 'A_1', 'A.1': 'A_2'})
print(df)

Sortie :

   A_1  A_2  B
0    1    4  7
1    2    5  8
2    3    6  9

Pandas Renommer : Renommer les indices

Renommer les lignes (index)

Vous pouvez utiliser le paramètre index de la méthode rename() pour renommer les index de lignes (index) d'un DataFrame.

# Renommer les lignes (index)
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['ancien_index_1', 'ancien_index_2', 'ancien_index_3'])
df = df.rename(index={'ancien_index_1': 'nouvel_index_1', 'ancien_index_2': 'nouvel_index_2', 'ancien_index_3': 'nouvel_index_3'})
print(df)

Sortie :

               A  B
nouvel_index_1  1  4
nouvel_index_2  2  5
nouvel_index_3  3  6

Renommer les colonnes (columns)

De même, vous pouvez utiliser le paramètre columns de la méthode rename() pour renommer les index de colonnes d'un DataFrame.

# Renommer les colonnes (columns)
df = pd.DataFrame({'anc_col_a': [1, 2, 3], 'anc_col_b': [4, 5, 6]}, index=['ligne_1', 'ligne_2', 'ligne_3'])
df = df.rename(columns={'anc_col_a': 'nouv_col_a', 'anc_col_b': 'nouv_col_b'})
print(df)

Sortie :

        nouv_col_a  nouv_col_b
ligne_1          1          4
ligne_2          2          5
ligne_3          3          6

Renommer à la fois les lignes et les colonnes simultanément

Vous pouvez également utiliser la méthode rename() pour renommer à la fois les indices de ligne et de colonne.

# Renommage simultané des lignes et des colonnes
df = pd.DataFrame({'old_col_a': [1, 2, 3], 'old_col_b': [4, 5, 6]}, index=['old_row_1', 'old_row_2', 'old_row_3'])
df = df.rename(index={'old_row_1': 'new_row_1', 'old_row_2': 'new_row_2', 'old_row_3': 'new_row_3'},
               columns={'old_col_a': 'new_col_a', 'old_col_b': 'new_col_b'})
print(df)

Output:

            new_col_a  new_col_b
new_row_1          1          4
new_row_2          2          5
new_row_3          3          6

Gestion des indices hiérarchiques (indices à niveaux multiples)

La méthode rename() peut également être utilisée pour renommer des indices hiérarchiques (indices à niveaux multiples) dans un DataFrame.

# Gestion des indices hiérarchiques (indices à niveaux multiples)
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],
                  index=pd.MultiIndex.from_tuples([('old_level1', 'old_level2'), ('new_level1', 'new_level2'), ('third_level1', 'third_level2')],
                                                 names=['level1', 'level2']),
                  columns=['old_col_a', 'old_col_b', 'old_col_c'])
df = df.rename(index={'old_level1': 'renamed_level1', 'new_level1': 'renamed_level1_2', 'third_level1': 'renamed_level1_3'},
               columns={'old_col_a': 'new_col_a', 'old_col_b': 'new_col_b', 'old_col_c': 'new_col_c'})
print(df)

Output:

                           new_col_a  new_col_b  new_col_c
level1          level2
renamed_level1  old_level2           1          2          3
renamed_level1_2 new_level2          4          5          6
renamed_level1_3 third_level2        7          8          9

Renommage avec Pandas : Techniques avancées

Renommage conditionnel basé sur des critères spécifiques

Vous pouvez utiliser une fonction pour effectuer un renommage conditionnel basé sur des critères spécifiques.

# Renommage conditionnel basé sur des critères spécifiques
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 in ['A', 'B'] else x)
print(df)

Output:

   new_A  new_B  C
0      1      4  7
1      2      5  8
2      3      6  9

Renommage à l'aide d'expressions régulières

Vous pouvez utiliser des expressions régulières pour effectuer des opérations de renommage plus complexes.

# Renommage à l'aide d'expressions régulières
import re
 
df = pd.DataFrame({'feature_1': [1, 2, 3], 'feature_2': [4, 5, 6], 'target': [7, 8, 9]})
df = df.rename(columns=lambda x: re.sub(r'feature_(\d+)', r'new_feature_\1', x))
print(df)

Output:

   new_feature_1  new_feature_2  target
0             1              4       7
1             2              5       8
2             3              6       9

Renommage avec modification inplace

Par défaut, la méthode rename() renvoie un nouveau DataFrame avec les colonnes ou indices renommés. Si vous souhaitez modifier le DataFrame d'origine inplace, vous pouvez définir le paramètre inplace sur True.

# Renommage avec modification inplace
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df.rename(columns={'A': 'new_A', 'B': 'new_B'}, inplace=True)
print(df)

Output:

   new_A  new_B
0      1      4
1      2      5
2      3      6

Listes et Tuples

Les listes et les tuples sont deux des structures de données les plus couramment utilisées en Python. Ils vous permettent de stocker et de manipuler des collections de données.

Listes

Les listes sont modifiables, ce qui signifie que vous pouvez ajouter, supprimer ou modifier des éléments dans la liste après sa création. Vous pouvez créer une liste en utilisant des crochets [] et séparer les éléments par des virgules.

fruits = ['pomme', 'banane', 'cerise']
print(fruits)  # Output: ['pomme', 'banane', 'cerise']

Vous pouvez accéder aux éléments individuels d'une liste en utilisant leur index, qui commence à 0.

print(fruits[0])  # Output: 'pomme'
print(fruits[1])  # Output: 'banane'
print(fruits[-1])  # Output: 'cerise' (l'index négatif commence à la fin)

Vous pouvez également modifier des éléments dans une liste :

fruits[1] = 'orange'
print(fruits)  # Output: ['pomme', 'orange', 'cerise']

Les listes prennent en charge une variété de méthodes intégrées, telles que append(), insert(), remove(), et sort().

fruits.append('raisin')
print(fruits)  # Output: ['pomme', 'orange', 'cerise', 'raisin']
 
fruits.insert(1, 'poire')
print(fruits)  # Output: ['pomme', 'poire', 'orange', 'cerise', 'raisin']
 
fruits.remove('orange')
print(fruits)  # Output: ['pomme', 'poire', 'cerise', 'raisin']
 
fruits.sort()
print(fruits)  # Output: ['cerise', 'pomme', 'poire', 'raisin']

Tuples

Les tuples sont similaires aux listes, mais ils sont immuables, ce qui signifie que vous ne pouvez pas modifier leurs éléments une fois qu'ils ont été créés. Vous pouvez créer un tuple en utilisant des parenthèses () et séparez les éléments par des virgules.

point = (3, 4)
print(point)  # Output: (3, 4)

Vous pouvez accéder aux éléments individuels d'un tuple en utilisant leur index, tout comme avec les listes.

print(point[0])  # Output: 3
print(point[1])  # Output: 4

Cependant, vous ne pouvez pas modifier les éléments d'un tuple :

point[0] = 5  # TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

Les tuples sont utiles lorsque vous souhaitez vous assurer que la structure de données reste inchangée, comme lors de la manipulation de coordonnées ou d'autres types de données qui ne doivent pas être modifiées.

Instructions conditionnelles

Les instructions conditionnelles vous permettent d'exécuter différents blocs de code en fonction de certaines conditions. L'instruction conditionnelle la plus courante en Python est l'instruction if-elif-else.

age = 25
if age < 18:
    print("Vous êtes mineur.")
elif age < 65:
    print("Vous êtes adulte.")
else:
    print("Vous êtes senior.")

Dans cet exemple, le programme vérifie la valeur de la variable age et exécute le bloc de code correspondant en fonction de la condition.

Vous pouvez également utiliser des opérateurs logiques tels que and, or et not pour combiner plusieurs conditions.

température = 35
humidité = 80
if température > 30 and humidité > 70:
    print("Il fait chaud et humide dehors.")
else:
    print("La météo est agréable.")

Python prend également en charge l'opérateur ternaire, qui vous permet d'écrire une simple instruction if-else sur une seule ligne.

is_student = True
discount = 50 if is_student else 0
print(f"Votre réduction est de {discount}%.")  # Output: Votre réduction est de 50%.

Dans cet exemple, la valeur de discount est définie sur 50 si is_student est True, et 0 sinon.

Boucles

Les boucles en Python vous permettent d'exécuter plusieurs fois un bloc de code. Les deux types de boucles les plus courants sont les boucles for et les boucles while.

Boucles for

Une boucle for est utilisée pour itérer sur une séquence, telle qu'une liste, un tuple ou une chaîne de caractères.

fruits = ['pomme', 'banane', 'cerise']
for fruit in fruits:
    print(fruit)

Cela affichera :

pomme
banane
cerise

Vous pouvez également utiliser la fonction range() pour créer une séquence de nombres et itérer dessus.

for i in range(5):
    print(i)  # Output: 0 1 2 3 4

Boucles while

Une boucle while est utilisée pour exécuter un bloc de code tant qu'une condition spécifique est vraie.

count = 0
while count < 3:
    print(f"Itération {count + 1}")
    count += 1

Cela affichera :

Itération 1
Itération 2
Itération 3

Vous pouvez également utiliser les instructions break et continue pour contrôler le flux d'une boucle.

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
for num in numbers:
    if num == 3:
        break
    print(num)  # Output: 1 2

Dans cet exemple, la boucle s'arrête lorsqu'elle atteint le nombre 3 en raison de l'instruction break.

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
for num in numbers:
    if num % 2 == 0:
        continue
    print(num)  # Output: 1 3 5

Dans cet exemple, la boucle ignore les nombres pairs en raison de l'instruction continue.

Fonctions

Les fonctions en Python sont des blocs de code réutilisables qui effectuent une tâche spécifique. Vous pouvez définir une fonction en utilisant le mot-clé def.

def greet(name):
    print(f"Bonjour, {name}!")
 
greet("Alice")  # Output: Bonjour, Alice!

Les fonctions peuvent également prendre des paramètres et renvoyer des valeurs.

def add_numbers(a, b):
    return a + b
 
result = add_numbers(3, 4)
print(result)  # Output: 7

Vous pouvez également définir des valeurs par défaut pour les paramètres de la fonction.

def greet(name, message="Bonjour"):
    print(f"{message}, {name}!")
 
greet("Alice")  # Output: Bonjour, Alice!
greet("Bob", "Salut")  # Output: Salut, Bob!

Les fonctions peuvent également être imbriquées, et vous pouvez définir des fonctions qui prennent d'autres fonctions en arguments (fonctions d'ordre supérieur).

def apply_twice(func, arg):
    return func(func(arg))
 
def square(x):
    return x * x
 
result = apply_twice(square, 3)
print(result)  # Output: 81

Dans cet exemple, la fonction apply_twice() prend une fonction func et un argument arg, et applique la fonction deux fois à l'argument.

Modules et paquets

En Python, vous pouvez organiser votre code en modules et paquets pour le rendre plus modulaire et réutilisable.

Modules

Un module est un fichier contenant des définitions et des déclarations Python. Vous pouvez importer un module à l'aide de l'instruction import.

import math
print(math.pi)  # Output: 3.141592653589793

Vous pouvez également importer des fonctions ou des variables spécifiques à partir d'un module.

from math import sqrt
print(sqrt(16))  # Output: 4.0

Paquets

Un paquet est une collection de modules organisés dans une structure de répertoire. Vous pouvez créer vos propres paquets pour regrouper des modules liés ensemble.

Supposons que vous ayez la structure de répertoire suivante :

mon_paquet/
    __init__.py
    math_utils.py
    string_utils.py

Dans le fichier math_utils.py, vous pouvez définir une fonction :

def square(x):
    return x * x

Pour utiliser cette fonction, vous pouvez l'importer depuis le paquet :

from mon_paquet.math_utils import square
print(square(5))  # Output: 25

Le fichier __init__.py est utilisé pour spécifier le contenu du paquet et peut également contenir du code d'initialisation.

Conclusion

Dans ce tutoriel, vous avez appris divers concepts de Python, notamment les listes, les tuples, les instructions conditionnelles, les boucles, les fonctions et les modules/paquets. Ce sont des blocs de construction fondamentaux du langage Python et vous aideront à écrire un code plus efficace et organisé.

N'oubliez pas que la meilleure façon d'améliorer vos compétences en Python est de pratiquer, d'expérimenter et d'explorer le vaste écosystème des bibliothèques et des outils Python. Continuez à apprendre et à coder avec plaisir !

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