पायथन - पैंडास डेटाफ्रेम में कॉलम नाम और पंक्ति इंडेक्स बदलें

पैंडास एक पायथन लाइब्रेरी है जो डेटा विश्लेषण के लिए कई सुविधाएं प्रदान करती है जो पायथन स्टैंडर्ड लाइब्रेरी में उपलब्ध नहीं हैं। ऐसी ही एक सुविधा डेटा फ्रेम्स का उपयोग है। वे कॉलम और पंक्तियों को दर्शाने वाले आयताकार ग्रिड हैं। डेटा फ्रेम बनाते समय, हम कॉलम के नाम तय करते हैं और बाद के डेटा मैनिपुलेशन में उन्हें संदर्भित करते हैं। लेकिन ऐसी स्थिति हो सकती है जब डेटा फ्रेम बनने के बाद हमें कॉलम के नाम बदलने की आवश्यकता हो। इस लेख में, हम देखेंगे कि इसे कैसे प्राप्त किया जाए।

rename() का उपयोग करके

यह सबसे पसंदीदा तरीका है क्योंकि हम इस मेथड का उपयोग करके कॉलम और पंक्ति इंडेक्स दोनों को बदल सकते हैं। हम बस इस मेथड को पुराने और नए मानों को की-वैल्यू जोड़े के डिक्शनरी के रूप में पास करते हैं और डेटा फ्रेम को नए नाम से सहेजते हैं।

उदाहरण

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)

आउटपुट

उपरोक्त कोड चलाने से हमें निम्नलिखित परिणाम मिलता है:

    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 का उपयोग करके

df.columns को सीधे नए कॉलम नाम असाइन किए जा सकते हैं। जब डेटा फ्रेम का फिर से उपयोग किया जाता है, तो नए कॉलम नाम संदर्भित होते हैं।

उदाहरण

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)

आउटपुट

उपरोक्त कोड चलाने से हमें निम्नलिखित परिणाम मिलता है:

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

प्रीफिक्स जोड़कर

पैंडास डेटाफ्रेम कॉलम नामों में प्रीफिक्स और सफिक्स जोड़ने के लिए मेथड प्रदान करता है। हम बस इस मेथड का उपयोग वांछित प्रीफिक्स जोड़ने के लिए करते हैं जो प्रत्येक कॉलम नाम से जुड़ जाता है।

उदाहरण

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-'))

आउटपुट

उपरोक्त कोड चलाने से हमें निम्नलिखित परिणाम मिलता है:

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