Python-PandasDataFrameの列名と行インデックスを変更します

Pandasは、Python標準ライブラリでは利用できないデータ分析のための多くの機能を提供するPythonライブラリです。そのような機能の1つは、データフレームの使用です。それらは、列と行を表す長方形のグリッドです。データフレームを作成するときに、列の名前を決定し、その後のデータ操作でそれらを参照します。ただし、データフレームの作成後に列の名前を変更する必要がある場合があります。この記事では、それを実現する方法を説明します。

rename（）の使用

この方法を使用して列と行の両方のインデックスを変更できるため、これが最も推奨される方法です。古い値と新しい値をキーと値のペアのディクショナリとしてこのメ​​ソッドに渡し、データフレームを新しい名前で保存します。

例

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)

出力

上記のコードを実行すると、次の結果が得られます。

            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

df.columnsの使用

df.columnsには、新しい列名を直接割り当てることができます。データフレームが再度使用されると、新しい列名が参照されます。

例

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)

出力

上記のコードを実行すると、次の結果が得られます。

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

プレフィックスを追加することにより

Pandasデータフレームは、列名にプレフィックスとサフィックスを追加するためのメソッドを提供します。このメソッドを使用して、各列名に追加される目的のプレフィックスを追加するだけです。

例

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-'))

出力

上記のコードを実行すると、次の結果が得られます。

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