columns / index 이름바꾸기

In [2]:

import pandas as pd
import numpy as np

In [3]:

df = pd.DataFrame({'One':[100, 200], 'Two':[300, 400]})
df

Out[3]:

	One	Two
0	100	300
1	200	400

1) 기존 컬럼명 1:1 매칭으로 변경하기¶

In [6]:

df = df.rename({'One':'New_One', 'Two':'New_Two'}, axis='columns')
df

Out[6]:

	New_One	New_Two
0	100	300
1	200	400

rename이라는 명령어로 기존 컬럼명과 새로운 컬럼명을 1:1 매칭해서 입력하는 방식이다.

가장 직관적인 방식인데, 컬럼명이 많을 때는 귀찮을 수도...

2) 새 컬럼명 직접 덮어쓰기¶

In [7]:

df.columns = ['New_One', 'New_Two']
df

Out[7]:

	New_One	New_Two
0	100	300
1	200	400

columns에다 새로운 데이터프레임 리스트명을 입력하여 덮어쓰는 방식이다.

[ ]안에 입력한 순서대로 컬럼명들이 변경된다.

3) 기존 문자를 대체 문자로 바꾸기¶

In [8]:

df.columns = df.columns.str.replace('_', '+')
df

Out[8]:

	New+One	New+Two
0	100	300
1	200	400

이것은 기존 컬럼명에 사용된 공통된 문자나 기호를 다른 문자나 기호로 변경할 때 사용하면 좋은 방식이다.

기존의 '_' 기호가 '+'로 변경된 것을 확인할 수 있다.

4) prefix 사용하기¶

In [10]:

df.add_prefix('@_')
df

Out[10]:

	New+One	New+Two
0	100	300
1	200	400

prefix는 전체 컬럼명 앞부분에 공통된 글자나 기호를 붙여준다는 의미이다.

위는 '@_'라는 기호를 공통적으로 붙여준 예시이다.

5) suffix 사용하기¶

In [12]:

df.add_suffix('_%')
df

Out[12]:

	New+One	New+Two
0	100	300
1	200	400

suffix는 전체 컬럼명 뒷부분에 공통된 글자나 기호를 붙여준다는 의미이다.

뒷부분에 모두 '_%'라는 기호가 붙었다.

In [13]:

from IPython.core.display import display, HTML
display(HTML("<style>.container {width:100% !important; }</style>"))

In [ ]: