Utiliser Pandas pour renommer les noms de colonnes pour un traitement efficace des données

Traitement efficace des données : utiliser Pandas pour modifier les noms de colonnes nécessite des exemples de code spécifiques

Le traitement des données est un maillon très important dans l'analyse des données, et pendant le processus de traitement des données, les noms de colonnes des données doivent souvent être modifiés. Pandas est une puissante bibliothèque de traitement de données qui fournit une multitude de méthodes et de fonctions pour nous aider à traiter les données rapidement et efficacement. Cet article explique comment utiliser Pandas pour modifier les noms de colonnes et fournit des exemples de code spécifiques.

Dans l'analyse réelle des données, les noms de colonnes des données originales peuvent présenter des problèmes tels que des normes de dénomination incohérentes et des difficultés de compréhension, ce qui nous oblige à modifier les noms de colonnes en fonction des besoins réels. Vous trouverez ci-dessous un exemple d'ensemble de données avec trois colonnes de données : nom, âge et sexe.

import pandas as pd

data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
        '年龄': [20, 25, 30],
        '性别': ['男', '女', '男']}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

Le résultat de sortie est le suivant :

  姓名  年龄 性别
0  张三  20  男
1  李四  25  女
2  王五  30  男

Ensuite, nous devons changer le chinois dans le nom de la colonne en anglais, changer le nom en nom, l'âge en âge et le sexe en sexe. Voici un exemple de code montrant comment utiliser Pandas pour modifier le nom de la colonne :

df.rename(columns={'姓名': 'name', '年龄': 'age', '性别': 'gender'}, inplace=True)
print(df)

Le résultat de sortie après modification du nom de la colonne est le suivant :

  name  age gender
0   张三   20      男
1   李四   25      女
2   王五   30      男

Dans le code ci-dessus, nous utilisons le rename</code > fonction pour modifier le nom de la colonne. Parmi eux, le paramètre <code>columns spécifie le nom de la colonne qui doit être modifié, et la relation correspondante avant et après modification est spécifiée sous la forme d'un dictionnaire. Le paramètre inplace est utilisé pour spécifier s'il faut modifier les données d'origine. La valeur par défaut est False, ce qui signifie renvoyer une copie des nouvelles données modifiées si vous souhaitez modifier les données. données originales, définissez-les sur True. rename函数来修改列名。其中，columns参数指定了需要修改的列名，并通过一个字典的形式指定了修改前后的对应关系。inplace参数用于指定是否在原数据上进行修改，默认为False，即返回修改后的新数据副本，若要在原数据上进行修改则将其设置为True。

除了使用rename函数之外，还可以直接通过给columns属性赋值的方式来修改列名。下面是具体代码示例：

df.columns = ['name', 'age', 'gender']
print(df)

修改列名后的输出结果与上述代码相同。

除了以上的基本操作之外，Pandas还提供了一些更高级的方法来修改列名，如使用正则表达式进行批量修改，使用str方法进行字符串替换等。在实际的数据处理过程中，根据不同的需求可以选择合适的方法来修改列名。

总结起来，使用Pandas修改列名非常简便，通过使用rename函数或直接给columns

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