효율적인 데이터 처리: Pandas를 사용하여 열 이름을 수정하려면 특정 코드 예제가 필요합니다.
데이터 처리는 데이터 분석에서 매우 중요한 링크이며, 데이터 처리 과정에서 데이터의 열 이름을 수정해야 하는 경우가 많습니다. . Pandas는 데이터를 빠르고 효율적으로 처리하는 데 도움이 되는 다양한 방법과 기능을 제공하는 강력한 데이터 처리 라이브러리입니다. 이 기사에서는 Pandas를 사용하여 열 이름을 수정하고 특정 코드 예제를 제공하는 방법을 소개합니다.
실제 데이터 분석 시 원본 데이터의 컬럼 이름은 네이밍 기준이 일관되지 않거나 이해하기 어려운 등의 문제가 있을 수 있어 실제 필요에 따라 컬럼 이름을 수정해야 합니다. 다음은 이름, 나이, 성별의 세 가지 데이터 열이 있는 예제 데이터 세트입니다.
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)
출력 결과는 다음과 같습니다.
姓名 年龄 性别 0 张三 20 男 1 李四 25 女 2 王五 30 男
다음으로 열 이름의 중국어를 영어로 변경하고, 이름을 이름으로, 나이를 나이로, 성별을 성별로 변경해야 합니다. 다음은 Pandas를 사용하여 열 이름을 수정하는 방법에 대한 코드 예제입니다.
df.rename(columns={'姓名': 'name', '年龄': 'age', '性别': 'gender'}, inplace=True) print(df)
열 이름을 수정한 후 출력 결과는 다음과 같습니다.
name age gender 0 张三 20 男 1 李四 25 女 2 王五 30 男
위 코드에서는 rename
을 사용합니다. > 함수를 사용하여 열 이름을 수정합니다. 그 중 columns
매개변수는 수정이 필요한 컬럼명을 지정하고, 수정 전후의 해당 관계를 사전 형태로 지정한다. inplace
매개변수는 원본 데이터를 수정할지 여부를 지정하는 데 사용됩니다. 기본값은 수정된 새 데이터의 복사본을 반환한다는 의미인 False
입니다. 원본 데이터인 경우 True
로 설정하세요. 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
이름 바꾸기
기능을 사용하는 것 외에도 columns
속성에 값을 할당하여 열 이름을 직접 수정할 수도 있습니다. 다음은 구체적인 코드 예시입니다. rrreee
컬럼명 수정 후 출력 결과는 위 코드와 동일합니다. 🎜🎜위의 기본 작업 외에도 Pandas는 일괄 수정을 위한 정규식 사용, 문자열 대체를 위한str
메서드 사용 등과 같이 열 이름을 수정하는 몇 가지 고급 방법도 제공합니다. 실제 데이터 처리 프로세스에서는 다양한 필요에 따라 열 이름을 수정하기 위해 적절한 방법을 선택할 수 있습니다. 🎜🎜요약하자면 Pandas를 사용하면 열 이름을 수정하는 것이 매우 쉽습니다. rename
기능을 사용하거나 에 직접 값을 할당하면 데이터 세트의 열 이름을 쉽게 수정할 수 있습니다. 열
속성. 실제 필요에 따라 원하는 결과를 얻기 위해 다양한 방법을 선택할 수 있습니다. 동시에 Pandas의 다른 관련 데이터 처리 방법을 숙지하고 숙달하면 데이터 분석에서 데이터를 보다 효율적으로 운영할 수 있습니다. 🎜🎜Pandas를 사용하여 열 이름을 수정하는 구체적인 코드 예제는 위와 같습니다. 이 글이 Pandas를 데이터 처리에 이해하고 사용하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 🎜위 내용은 효율적인 데이터 처리를 위해 Pandas를 사용하여 열 이름 바꾸기의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

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