Pandas データ処理スキル: 列名を変更する簡単な方法
データ処理プロセス中に、データをより適切に反映するために DataFrame 内の列名を変更する必要がある場合があります。データの意味や特定のニーズを満たすことができます。 Pandas には、列名を変更するためのシンプルで使いやすいメソッドが用意されています。この記事では、いくつかの一般的なメソッドを紹介し、具体的なコード例を示します。
方法 1: rename()
Function
rename()
関数を使用すると、ディクショナリまたは関数を提供することで列名を変更できます。次に辞書の使用例を示します。
import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'Score': [90, 80, 95]} df = pd.DataFrame(data) # 使用rename函数修改列名 df.rename(columns={'Name': '姓名', 'Age': '年龄', 'Score': '分数'}, inplace=True) print(df)
実行結果は次のとおりです。
姓名 年龄 分数 0 Alice 25 90 1 Bob 30 80 2 Charlie 35 95
方法 2: columns
属性
columns プロパティを直接変更して列名を変更することもできます。以下はサンプル コードです:
import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'Score': [90, 80, 95]} df = pd.DataFrame(data) # 直接修改columns属性 df.columns = ['姓名', '年龄', '分数'] print(df)実行結果は前の例と同じです:
姓名 年龄 分数 0 Alice 25 90 1 Bob 30 80 2 Charlie 35 95方法 3:
set_axis()Method
# を使用します。
このメソッドは、複数の列名を一度に変更できます。以下はサンプル コードです: <pre class='brush:php;toolbar:false;'>import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Age': [25, 30, 35],
'Score': [90, 80, 95]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用set_axis方法修改列名
df.set_axis(['姓名', '年龄', '分数'], axis='columns', inplace=True)
print(df)</pre>
結果は前の例と同じです:
姓名 年龄 分数 0 Alice 25 90 1 Bob 30 80 2 Charlie 35 95
概要:
上記の例を通して、変更方法を確認できます。 DataFrame の列名メソッド。実際のニーズに応じて、適切な方法を選択して変更します。
rename()この関数は、変更する必要がある複数の異なる列名がある状況に適しています。変更する必要がある列名は、辞書または関数を通じて指定できます。 columns
属性を直接変更するのはシンプルで直感的な方法で、少数の列名のみを変更する必要がある状況に適しています。 set_axis()
このメソッドは、複数の列名を一度に変更するのに適しています。 上記の紹介が、読者が Pandas で列名を単純に変更する方法を習得するのに役立つことを願っています。特定の状況に応じてさまざまな方法を選択して使用することができ、これらの方法を柔軟に使用することで、データ処理のニーズによりよく適応できます。
以上がPandas データ処理スキル: 列名を変更する簡単な方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。

Pythonは迅速な開発とデータ処理に適していますが、Cは高性能および基礎となる制御に適しています。 1)Pythonは、簡潔な構文を備えた使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2)Cは高性能で正確な制御を持ち、ゲームやシステムのプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶのに必要な時間は、人によって異なり、主に以前のプログラミングの経験、学習の動機付け、学習リソースと方法、学習リズムの影響を受けます。現実的な学習目標を設定し、実用的なプロジェクトを通じて最善を尽くします。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。


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