Python - Thay đổi tên cột và chỉ mục hàng trong Pandas DataFrame

Pandas là một thư viện python cung cấp nhiều tính năng để phân tích dữ liệu mà không có sẵn trong thư viện tiêu chuẩn của python. Một trong những tính năng đó là sử dụng Khung dữ liệu. Chúng là các lưới hình chữ nhật đại diện cho các cột và hàng. Trong khi tạo khung dữ liệu, chúng tôi quyết định tên của các cột và tham chiếu chúng trong các thao tác dữ liệu tiếp theo. Nhưng có thể xảy ra trường hợp chúng ta cần thay đổi tên của các cột sau khi đã tạo xong khung dữ liệu. Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem cách để đạt được điều đó.

Sử dụng rename ()

Đây là phương pháp được ưa thích nhất vì chúng ta có thể thay đổi cả chỉ mục cột và hàng bằng phương pháp này. Chúng tôi chỉ chuyển các giá trị cũ và mới dưới dạng từ điển của các cặp khóa-giá trị vào phương thức này và lưu khung dữ liệu với một tên mới.

Ví dụ

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
   'ColumnA': [23, 92, 32],
   'ColumnB': [54, 76, 43],
   'ColumnC': [16, 45, 10]
},
index=['10-20', '20-30', '30-40'])

df_renamed = df.rename(columns={'ColumnA': 'Col1', 'ColumnB': 'Col2', 'ColumnC': 'Col3'},
index={'10-20': '1', '20-30': '2', '30-40': '3'})
print(df)
print("\n",df_renamed)

Đầu ra

Chạy đoạn mã trên cho chúng ta kết quả sau:

            ColumnA    ColumnB    ColumnC
10-20            23         54         16
20-30            92         76         45
30-40            32         43         10

           Col1      Col2        Col3
1          23         54          16
2          92         76          45
3          32         43          10

Sử dụng df.columns

Các df.columns có thể được chỉ định trực tiếp tên cột mới. Khi khung Dữ liệu được sử dụng lại, các tên cột mới sẽ được tham chiếu.

Ví dụ

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
   'ColumnA': [23, 92, 32],
   'ColumnB': [54, 76, 43],
   'ColumnC': [16, 45, 10]
},
index=['10-20', '20-30', '30-40'])

df.columns=["Length","Breadth","Depth"]
print(df)

Đầu ra

Chạy đoạn mã trên cho chúng ta kết quả sau:

          Length      Breadth Depth
10-20 23 54 16
20-30 92 76 45
30-40 32 43 10

Bằng cách thêm tiền tố

Khung dữ liệu Pandas cung cấp các phương pháp để thêm tiền tố và hậu tố vào tên cột. Chúng tôi chỉ sử dụng phương pháp này để thêm tiền tố mong muốn được nối vào mỗi tên cột.

Ví dụ

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
   'ColA': [23, 92, 32],
   'ColB': [54, 76, 43],
   'ColC': [16, 45, 10]
},
index=['10-20', '20-30', '30-40'])

print(df.add_prefix('Jan-'))

Đầu ra

Chạy đoạn mã trên cho chúng ta kết quả sau:

         Jan-ColA    Jan-ColB    Jan-ColC
10-20          23          54          16
20-30          92          76          45
30-40          32          43          10