При работе со сложными структурами данных в Pandas вы можете столкнуться со сценариями, когда вам необходимо переименовать вложенные столбцы. Однако Pandas не предоставляет прямой поддержки для переименования вложенных столбцов «из коробки». В этой статье мы рассмотрим различные методы решения этой задачи, приведя попутно примеры кода.

Метод 1: использование rename()со словарем
Функция rename()в Pandas позволяет нам указать словарь, сопоставляющий старые имена столбцов с новыми именами столбцов. Мы можем использовать эту функцию для переименования вложенных столбцов. Вот пример:

import pandas as pd
# Sample DataFrame with nested columns
data = {
    'A': {
        'B': {
            'C': [1, 2, 3],
            'D': [4, 5, 6]
        }
    }
}
df = pd.DataFrame(data)
# Rename nested column 'C' to 'New_C'
df.rename(columns={'A': {'B': {'C': 'New_C'}}}, inplace=True)

Метод 2: использование pd.concat()с переименованными кадрами данных.
Другой подход — разделить вложенные столбцы на отдельные кадры данных, переименовать нужный столбец, а затем снова объединить их. Вот пример:

import pandas as pd
# Sample DataFrame with nested columns
data = {
    'A': {
        'B': {
            'C': [1, 2, 3],
            'D': [4, 5, 6]
        }
    }
}
df = pd.DataFrame(data)
# Split nested columns into separate DataFrames
df_A = pd.DataFrame(df['A'].to_list())
df_B = pd.DataFrame(df_A['B'].to_list())
df_C = pd.DataFrame(df_B['C'].to_list())
# Rename nested column 'C' to 'New_C'
df_C.rename(columns={0: 'New_C'}, inplace=True)
# Concatenate DataFrames back together
df_B['C'] = df_C
df_A['B'] = df_B
df['A'] = df_A

Метод 3: использование apply()с пользовательскими функциями
Вы также можете использовать функцию apply()вместе с пользовательскими функциями для переименования вложенных столбцов. Этот метод обеспечивает гибкость при работе со сложными структурами столбцов. Вот пример:

import pandas as pd
# Sample DataFrame with nested columns
data = {
    'A': {
        'B': {
            'C': [1, 2, 3],
            'D': [4, 5, 6]
        }
    }
}
df = pd.DataFrame(data)
# Custom function to rename nested columns
def rename_columns(col):
    if isinstance(col, dict):
        if 'C' in col:
            col['New_C'] = col.pop('C')
    return col
# Apply the custom function to rename nested column 'C'
df['A'] = df['A'].apply(rename_columns)

Хотя Pandas напрямую не поддерживает переименование вложенных столбцов, мы рассмотрели несколько способов решения этой задачи. Используя rename()со словарем, pd.concat()с переименованными кадрами данных или apply()с пользовательскими функциями, вы можете эффективно переименовывать вложенные столбцы в кадрах данных Pandas. Выберите метод, который соответствует вашим конкретным потребностям и структуре данных, чтобы эффективно управлять ими и организовывать их.

Внедрение этих методов позволит вам обрабатывать сложные сценарии обработки данных и упростить процесс обработки данных.

Помните, что освоение искусства переименования столбцов в Pandas повысит вашу производительность и поможет вам стать опытным специалистом по обработке данных.

Так что давайте, попробуйте эти методы и раскройте весь потенциал Pandas!