पायथन - पांडस डेटाफ्रेम में कॉलम नाम और पंक्ति अनुक्रमणिका बदलें

पांडा एक अजगर पुस्तकालय है जो डेटा विश्लेषण के लिए कई सुविधाएँ प्रदान करता है जो कि अजगर मानक पुस्तकालय में उपलब्ध नहीं है। ऐसी ही एक विशेषता डेटा फ़्रेम का उपयोग है। वे आयताकार ग्रिड हैं जो स्तंभों और पंक्तियों का प्रतिनिधित्व करते हैं। डेटा फ्रेम बनाते समय, हम कॉलम के नाम तय करते हैं और बाद के डेटा हेरफेर में उन्हें संदर्भित करते हैं। लेकिन ऐसी स्थिति हो सकती है जब हमें डेटा फ्रेम बनने के बाद कॉलम का नाम बदलने की आवश्यकता हो। इस लेख में, हम देखेंगे कि इसे कैसे प्राप्त किया जाए।

नाम बदलें का उपयोग करना ()

यह सबसे पसंदीदा तरीका है क्योंकि हम इस पद्धति का उपयोग करके कॉलम और रो इंडेक्स दोनों को बदल सकते हैं। हम इस पद्धति में पुराने और नए मानों को कुंजी-मूल्य जोड़े के शब्दकोश के रूप में पास करते हैं और डेटा फ़्रेम को एक 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 को चलाने से हमें निम्नलिखित परिणाम मिलते हैं:

            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 करना

Df.columns को सीधे नए कॉलम नाम दिए जा सकते हैं। जब डेटा फ़्रेम का पुन:उपयोग किया जाता है, तो नए कॉलम नामों को संदर्भित किया जाता है।

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 को चलाने से हमें निम्नलिखित परिणाम मिलते हैं:

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

उपसर्ग जोड़कर

पांडा डेटाफ्रेम कॉलम नामों में उपसर्ग और प्रत्यय जोड़ने के तरीके प्रदान करता है। हम इस पद्धति का उपयोग केवल वांछित उपसर्ग जोड़ने के लिए करते हैं जो प्रत्येक कॉलम के 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 को चलाने से हमें निम्नलिखित परिणाम मिलते हैं:

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