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효율적인 데이터 처리를 위해 Pandas를 사용하여 열 이름 바꾸기

Jan 11, 2024 pm 05:14 PM
데이터 처리pandas컬럼 이름 수정

효율적인 데이터 처리를 위해 Pandas를 사용하여 열 이름 바꾸기

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 rename을 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 False입니다. 원본 데이터인 경우 True로 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 위한 str 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!

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