Python
Effortlessly Rename Columns in Pandas: A Beginner's Guide

Effortlessly Rename Columns in Pandas: A Beginner's Guide

MoeNagy Dev

Понимание функции df.rename()

Основы функции df.rename()

Функция df.rename() в Pandas используется для переименования столбцов (или строк) DataFrame. Эта функция позволяет изменить имена одного или нескольких столбцов, что облегчает работу с данными и улучшает их читаемость.

Синтаксис и параметры

Базовый синтаксис функции df.rename() выглядит так:

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

Основные параметры:

  • mapper: Словарь или функция, используемые для переименования столбцов или индекса.
  • index: Словарь или функция, используемые для переименования индекса.
  • columns: Словарь или функция, используемые для переименования столбцов.
  • axis: Ось, вдоль которой применяется переименование (0 для строк, 1 для столбцов).
  • inplace: Если установлено в True, переименование происходит на месте, изменяя исходный DataFrame. Если False, возвращается новый DataFrame.

Возврат нового DataFrame или модификация исходного DataFrame

По умолчанию функция df.rename() возвращает новый DataFrame с переименованными столбцами, оставляя исходный DataFrame неизменным. Если вы хотите изменить исходный DataFrame на месте, вы можете установить параметр inplace в True.

# Переименование столбцов и возврат нового DataFrame
df_renamed = df.rename(columns={'old_col': 'new_col'})
 
# Переименование столбцов на месте
df.rename(columns={'old_col': 'new_col'}, inplace=True)

Переименование столбцов по имени

Переименование одного столбца

Для переименования одного столбца вы можете передать словарь.Вот перевод на русский язык:

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

Переименование нескольких столбцов

Вы также можете переименовать несколько столбцов одновременно, передав словарь с несколькими парами ключ-значение.

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'})

Использование словаря для переименования столбцов

Вместо того, чтобы передавать названия столбцов напрямую, вы можете использовать словарь для сопоставления старых названий столбцов с новыми.

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)

Учет регистра

По умолчанию функция df.rename() чувствительна к регистру. Если вы хотите игнорировать регистр, вы можете использовать параметр case_sensitive=False.

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

Переименование столбцов по их индексу

Переименование столбцов по их числовому индексу

Вы также можете переименовать столбцы по их числовому индексу. Это может быть полезно, когда у вас много столбцов и вы не хотите явно называть каждый из них.

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

Обработка столбцов с дублирующимися именами

Если в вашем DataFrame есть столбцы с дублирующимися именами, вы можете использовать параметр columns для их переименования.

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'})

Применение преобразований к именам столбцов

Использование лямбда-функций для преобразования имен столбцов

Вы можете использовать лямбда-функции для применения пользовательских преобразований к.Вот перевод на русский язык с сохранением оригинального кода:

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

Применение методов строк к именам столбцов

Pandas также позволяет использовать методы строк для преобразования имен столбцов.

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='_')

Комбинирование нескольких преобразований

Вы можете комбинировать несколько преобразований, чтобы достичь более сложных изменений имен столбцов.

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

Условное переименование столбцов

Переименование столбцов на основе конкретных условий

Вы можете использовать булевы маски, чтобы выборочно переименовывать столбцы на основе определенных условий.

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)

Использование булевых масок для выбора столбцов для переименования

Вы также можете использовать булевы маски для выбора столбцов, которые вы хотите переименовать.

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})

Комбинирование условного переименования с другими методами

Вы можете сочетать условное переименование с другими методами, такими как использование словарей или лямбда-функций.

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))

Обработка пользовательского ввода

Получение пользовательского ввода с помощью input()

Функция input() используется для получения пользовательского ввода в Python. Она п.Вот перевод на русский язык:

Запрашивает у пользователя ввод значения, которое затем сохраняется в переменной. Вот пример:

name = input("Как вас зовут? ")
print("Привет, " + name + "!")

В этом примере функция input() отображает подсказку "Как вас зовут? " и ждет, пока пользователь введет значение. Ввод пользователя затем сохраняется в переменной name, которая используется в операторе print().

Работа с разными типами данных

Функция input() всегда возвращает строку, даже если пользователь вводит число. Если вам нужно работать с другим типом данных, вам нужно будет преобразовать ввод. Вот пример получения целого числа от пользователя:

age = int(input("Сколько вам лет? "))
print("Вам " + str(age) + " лет.")

В этом примере мы используем функцию int() для преобразования ввода пользователя в целое число и сохраняем его в переменной age. Затем мы используем функцию str() для преобразования целого числа обратно в строку для оператора print().

Работа с файлами

Открытие и закрытие файлов

Для работы с файлами в Python вы используете функцию open(). Эта функция принимает два аргумента: имя файла и режим (например, чтение, запись, добавление). Вот пример открытия файла для чтения:

file = open("example.txt", "r")
# Делаем что-то с файлом
file.close()

В этом примере мы открываем файл "example.txt" в режиме чтения ("r"). После того, как мы закончили работать с файлом, мы закрываем его с помощью метода close().

Чтение из файлов

После того, как вы открыли файл, вы можете читать его содержимое с помощью различных методов. Вот пример чтения всего содержимого файла:

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

Это выведет на печать все содержимое файла "example.txt".

Запись в файлы

Для записи в файл вам нужно открыть его в режиме записи ("w"). Вот пример:

file = open("example.txt", "w")
file.write("Это текст, который будет записан в файл.")
fil.Вот перевод на русский язык:
 

e.close()


Это создаст новый файл под названием "example.txt" (или перезапишет существующий) и запишет в него заданный текст.

### Добавление в файлы
Если вы хотите добавить новое содержимое в существующий файл, вы можете открыть его в режиме добавления (`"a"`). Вот пример:

```python
file = open("example.txt", "a")
file.write("\nЭто дополнительный текст.")
file.close()

Это добавит новый текст в конец файла "example.txt".

Работа с модулями

Импорт модулей

Стандартная библиотека Python включает в себя широкий спектр встроенных модулей, которые вы можете использовать в своих программах. Чтобы использовать модуль, вам нужно его импортировать. Вот пример импорта модуля math:

import math
print(math.pi)

Это выведет значение пи из модуля math.

Использование функций модуля

После того, как вы импортировали модуль, вы можете получить доступ к его функциям и переменным, используя имя модуля, за которым следует точка. Вот пример использования функции sqrt() из модуля math:

import math
result = math.sqrt(16)
print(result)  # Вывод: 4.0

Импорт конкретных функций

Если вам нужно использовать только несколько функций из модуля, вы можете импортировать их напрямую, вместо импорта всего модуля. Вот пример:

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

Таким образом, вы можете использовать функции sqrt() и pi напрямую, без префикса math..

Заключение

В этом руководстве вы узнали, как обрабатывать ввод пользователя с помощью функции input(), работать с файлами, открывая, читая, записывая и добавляя в них данные, а также использовать встроенные модули Python для расширения функциональности ваших программ. Это важные навыки для любого разработчика Python, и овладение ими поможет вам создавать более мощные и универсальные приложения.

Помните, ключ к тому, чтобы стать опытным программистом на Python, - это практика, эксперименты и продолжение обучения. Продолжайте исследовать обширную экосистему Python.Пожалуйста, используйте различные библиотеки и модули, и не бойтесь браться за более сложные проекты по мере роста ваших навыков. Счастливого кодирования!

MoeNagy Dev.