Python
Pandas Rename: A Beginner's Guide to Effortless Renaming

Pandas Rename: Руководство для начинающих по простому переименованию

MoeNagy Dev

Pandas Rename: Понимание основ

Знакомство с методом pandas.DataFrame.rename()

Метод pandas.DataFrame.rename() является мощным инструментом для переименования столбцов и индексов (строк и столбцов) в pandas DataFrame. Этот метод позволяет вам изменять названия ваших данных гибким и эффективным способом, что облегчает работу с ними и понимание ваших данных.

Переименование столбцов

Чтобы переименовать столбцы в DataFrame, вы можете использовать параметр columns метода rename(). Вы можете передать словарь или функцию для указания новых названий столбцов.

import pandas as pd
 
# Создание примерного DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
 
# Переименование столбцов по имени
df = df.rename(columns={'A': 'alpha', 'B': 'beta', 'C': 'gamma'})
print(df)

Вывод:

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

Переименование индексов (строк и столбцов)

Метод rename() также может использоваться для переименования индексов строк (index) и столбцов DataFrame. Вы можете использовать параметр index для переименования строк и параметр columns для переименования столбцов.

# Переименование строк и столбцов
df = df.rename(index={0: 'one', 1: 'two', 2: 'three'}, columns={'alpha': 'A', 'beta': 'B', 'gamma': 'C'})
print(df)

Вывод:

        A  B  C
one     1  4  7
two     2  5  8
three   3  6  9

Обработка нескольких переименований одновременно

Вы также можете выполнять несколько переименований одновременно, передавая словарь или функцию в метод rename().

df = df.rename(index={'one': 'первый', 'two': 'второй', 'three': 'третий'},
               columns={'A': 'X', 'B': 'Y', 'C': 'Z'})
print(df)

Вывод:

        X  Y  Z
первый   1  4  7
второй  2  5  8
третий   3  6  9

Pandas Rename: Переименование столбцов

Переименование столбцов по имени

Вы можете переименовать столбцы, напрямую указав старые и новые имена столбцов в параметре columns метода rename().

# Переименование столбцов по имени
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)

Вывод:

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

Переименование столбцов с использованием словаря

Вы также можете использовать словарь для сопоставления старых имен столбцов с новыми.

# Переименование столбцов с использованием словаря
rename_dict = {'original_a': 'new_a', 'original_b': 'new_b', 'original_c': 'new_c'}
df = df.rename(columns=rename_dict)
print(df)

Вывод:

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

Переименование столбцов с использованием функции

Вы также можете использовать функцию для преобразования имен столбцов. Функция должна принимать исходное имя столбца в качестве входных данных и возвращать новое имя столбца.

# Переименование столбцов с использованием функции
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)

Вывод:

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

Учет регистра в именах столбцов

По умолчанию метод rename() чувствителен к регистру. Если вы хотите выполнить переименование без учета регистра, вы можете преобразовать имена столбцов в определенный регистр.Вот перевод на русский язык:

Обработка регистра в названиях столбцов

# Обработка регистра в названиях столбцов
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)

Вывод:

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

Обработка столбцов с дублирующимися именами

Если в вашем DataFrame есть столбцы с дублирующимися именами, вы можете использовать метод rename() для разрешения дубликатов.

# Обработка столбцов с дублирующимися именами
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)

Вывод:

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

Pandas Rename: Переименование индексов

Переименование строк (индекс)

Вы можете использовать параметр index метода rename() для переименования строк (индекса) DataFrame.

# Переименование строк (индекс)
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['old_index_1', 'old_index_2', 'old_index_3'])
df = df.rename(index={'old_index_1': 'new_index_1', 'old_index_2': 'new_index_2', 'old_index_3': 'new_index_3'})
print(df)

Вывод:

            A  B
new_index_1  1  4
new_index_2  2  5
new_index_3  3  6

Переименование столбцов (columns)

Аналогично, вы можете использовать параметр columns метода rename() для переименования столбцов DataFrame.

# Переименование столбцов (columns)
df = pd.DataFrame({'old_col_a': [1, 2, 3], 'old_col_b': [4, 5, 6]}, index=['row_1', 'row_2', 'row_3'])
df = df.rename(columns={'old_col_a': 'new_col_a', 'old_col_b': 'new_col_b'})
print(df)

Вывод:

        new_col_a  new_col_b
row_1          1          4
row_2          2          5
row_3          3          6

Одновременное переименование строк и столбцов

Вы можете.Вот перевод на русский язык:

# Одновременное переименование строк и столбцов
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)

Вывод:

            new_col_a  new_col_b
new_row_1          1          4
new_row_2          2          5
new_row_3          3          6

Обработка иерархических индексов (многоуровневые индексы)

Метод rename() также может использоваться для переименования иерархических индексов (многоуровневых индексов) в DataFrame.

# Обработка иерархических индексов (многоуровневые индексы)
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)

Вывод:

                             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

Pandas Rename: Расширенные техники

Условное переименование на основе конкретных критериев

Вы можете использовать функцию для выполнения условного переименования на основе конкретных критериев.

# Условное переименование на основе конкретных критериев
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7.
```Вот перевод на русский язык:
 
```python
# Переименование с использованием регулярных выражений
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)

Вывод:

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

Переименование с изменением на месте

По умолчанию метод rename() возвращает новый DataFrame с переименованными столбцами или индексами. Если вы хотите изменить исходный DataFrame на месте, вы можете установить параметр inplace в True.

# Переименование с изменением на месте
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df.rename(columns={'A': 'new_A', 'B': 'new_B'}, inplace=True)
print(df)

Вывод:

   new_A  new_B
0      1      4
1      2      5
2      3      6

Списки и кортежи

Списки и кортежи - это две из наиболее часто используемых структур данных в Python. Они позволяют хранить и обрабатывать коллекции данных.

Списки

Списки являются изменяемыми, что означает, что вы можете добавлять, удалять или изменять элементы в списке после его создания. Вы можете создать список, используя квадратные скобки [] и разделяя элементы запятыми.

fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']
print(fruits)  # Вывод: ['apple', 'banana', 'cherry']

Вы можете получить доступ к отдельным элементам в списке, используя их индекс, который начинается с 0.

print(fruits[0])  # Вывод: 'apple'
print(fruits[1])  # Вывод: 'banana'
print(fruits[-1])  # Вывод: 'cherry' (отрицательный индекс начинается с конца)

Вы также можете изменять элементы в списке:

fruits[1] = 'orange'
print(fruits)  # Вывод: ['apple', 'orange', 'cherry']

Списки поддерживают различные встроенные методы, такие как append(), remove(), sort() и другие.Вот перевод на русский язык:

fruits.append('виноград')
print(fruits)  # Вывод: ['яблоко', 'апельсин', 'вишня', 'виноград']
 
fruits.insert(1, 'груша')
print(fruits)  # Вывод: ['яблоко', 'груша', 'апельсин', 'вишня', 'виноград']
 
fruits.remove('апельсин')
print(fruits)  # Вывод: ['яблоко', 'груша', 'вишня', 'виноград']
 
fruits.sort()
print(fruits)  # Вывод: ['вишня', 'виноград', 'груша', 'яблоко']

Кортежи

Кортежи похожи на списки, но они неизменяемы, что означает, что вы не можете изменять их элементы после их создания. Вы можете создать кортеж, используя круглые скобки () и разделяя элементы запятыми.

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

Вы можете получить доступ к отдельным элементам в кортеже, используя их индекс, так же, как и со списками.

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

Однако, вы не можете изменять элементы в кортеже:

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

Кортежи полезны, когда вы хотите гарантировать, что структура данных остается неизменной, например, при работе с координатами или другими типами данных, которые не должны быть изменены.

Условные операторы

Условные операторы позволяют выполнять различные блоки кода в зависимости от определенных условий. Наиболее распространенным условным оператором в Python является оператор if-elif-else.

age = 25
if age < 18:
    print("Вы несовершеннолетний.")
elif age < 65:
    print("Вы взрослый.")
else:
    print("Вы пенсионер.")

В этом примере программа проверяет значение переменной age и выполняет соответствующий блок кода в зависимости от условия.

Вы также можете использовать логические операторы, такие как and, or и not, для объединения нескольких условий.

temperature = 35
humidity = 80
if temperature > 30 and humidity > 70:
    print("На улице жарко и влажно.")
else:
    print("Погода комфортная.")

Python также поддерживает тернарный оператор, который позволяет .Вот перевод на русский язык с сохранением комментариев для кода:

is_student = True
discount = 50 if is_student else 0
print(f"Ваша скидка составляет {discount}%.")  # Вывод: Ваша скидка составляет 50%.

В этом примере значение discount устанавливается в 50, если is_student равно True, и в 0 в противном случае.

Циклы

Циклы в Python позволяют многократно выполнять блок кода. Два наиболее распространенных типа циклов - это циклы for и while.

Циклы for

Цикл for используется для перебора последовательности, такой как список, кортеж или строка.

fruits = ['яблоко', 'банан', 'вишня']
for fruit in fruits:
    print(fruit)

Это выведет:

яблоко
банан
вишня

Вы также можете использовать функцию range() для создания последовательности чисел и перебора их.

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

Циклы while

Цикл while используется для выполнения блока кода, пока определенное условие остается истинным.

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

Это выведет:

Итерация 1
Итерация 2
Итерация 3

Вы также можете использовать операторы break и continue для управления потоком выполнения цикла.

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

В этом примере цикл останавливается, когда достигает числа 3, из-за оператора break.

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

В этом примере цикл пропускает четные числа из-за оператора continue.

Функции

Функции в Python - это блоки повторно используемого кода, которые выполняют определенную задачу. Вы можете определить функцию, используя ключевое слово def.

def greet(name):
    print(f"Привет, {name}!")
 
greet("Алиса")  # Вывод: Привет, Алиса!

Функции также могут принимать параметры и возвращать значения.

def add_numbers(a, b):
    return a + b
 
result = add_numbers(2, 3)  # result = 5
```Пожалуйста, вот перевод на русский язык:
 
rs(3, 4)
print(result)  # Вывод: 7
 

Вы также можете определять значения по умолчанию для параметров функций.

def greet(name, message="Привет"):
    print(f"{message}, {name}!")
 
greet("Алиса")  # Вывод: Привет, Алиса!
greet("Боб", "Здравствуй")  # Вывод: Здравствуй, Боб!

Функции также могут быть вложенными, и вы можете определять функции, которые принимают другие функции в качестве аргументов (функции высшего порядка).

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

В этом примере функция apply_twice() принимает функцию func и аргумент arg, и применяет функцию дважды к аргументу.

Модули и пакеты

В Python вы можете организовывать свой код в модули и пакеты, чтобы сделать его более модульным и многократно используемым.

Модули

Модуль - это файл, содержащий определения и инструкции Python. Вы можете импортировать модуль с помощью оператора import.

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

Вы также можете импортировать конкретные функции или переменные из модуля.

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

Пакеты

Пакет - это коллекция модулей, организованных в структуру каталогов. Вы можете создавать свои собственные пакеты, чтобы сгруппировать связанные модули вместе.

Предположим, у вас есть следующая структура каталогов:

my_package/
    __init__.py
    math_utils.py
    string_utils.py

В файле math_utils.py вы можете определить функцию:

def square(x):
    return x * x

Чтобы использовать эту функцию, вы можете импортировать ее из пакета:

from my_package.math_utils import square
print(square(5))  # Вывод: 25

Файл __init__.py используется для указания содержимого пакета и может также содержать код инициализации.

Заключение

В этом руководстве вы узнали о различных концепциях Python, включая списки, кортежи, условные операторы, циклы, функции, а также модули и пакеты. Это фундаментальные.Вот перевод на русский язык:

Основные строительные блоки языка Python и помогут вам писать более эффективный и организованный код.

Помните, что лучший способ улучшить свои навыки Python - это практиковаться, экспериментировать и исследовать обширную экосистему библиотек и инструментов Python. Продолжайте учиться и счастливого программирования!

MoeNagy Dev.