Метод переименования DataFrame в Pandas

Введение

В этом практическом занятии мы узнаем, как использовать метод DataFrame.rename() в Pandas для изменения меток в DataFrame.

Советы по работе с ВМ

После запуска виртуальной машины кликните в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Ноутбук и приступить к практике в Jupyter Notebook.

Иногда может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook полностью загрузится. Проверка операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.

Если вы столкнетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.

Импорт необходимых библиотек

Сначала нам нужно импортировать библиотеку pandas, которая позволит нам работать с DataFrame.

import pandas as pd

Создание DataFrame

Далее мы создадим примерный DataFrame, который будем использовать на протяжении всего практического занятия.

df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6],"C": [7, 8, 9]})

Изменение меток столбцов

Для изменения меток столбцов в DataFrame мы можем использовать метод DataFrame.rename(). В этом шаге мы изменим метки столбцов с "A", "B" и "C" на "a", "b" и "c" соответственно.

df = df.rename(columns={"A": "a", "B": "b", "C": "c"})

Изменение меток индекса

Для изменения меток строк или индекса в DataFrame мы также можем использовать метод DataFrame.rename(). В этом шаге мы изменим метки индекса с 0, 1 и 2 на "index_1", "index_2" и "index_3" соответственно.

df = df.rename(index={0: "index_1", 1: "index_2", 2: "index_3"})

Обработка ошибок

По умолчанию метод DataFrame.rename() игнорирует любые ошибки, возникающие при изменении меток. Однако мы можем вызвать ошибку, установив параметр errors в "raise". В этом шаге мы попытаемся изменить метку несуществующего столбца, что приведет к возникновению KeyError.

df = df.rename(columns={"A": "a", "B": "b", "D": "d"}, errors="raise")

Резюме

В этом практическом занятии мы узнали, как использовать метод DataFrame.rename() в Pandas для изменения меток DataFrame. Мы можем изменять как метки столбцов, так и метки индекса с использованием этого метода. Мы также увидели, как обрабатывать ошибки при изменении меток. Этот метод полезен, когда нам нужно переименовать или изменить метки наших данных для анализа или презентации.