В этой статье мы рассмотрим различные методы переименования одного столбца в Pandas DataFrame на примерах кода. Переименование столбцов — распространенная задача при манипулировании данными, необходимая для обеспечения согласованности и ясности данных. Мы рассмотрим несколько подходов, которые обеспечивают гибкость и простоту использования, позволяя вам выбрать метод, который лучше всего соответствует вашим конкретным требованиям.

Методы переименования одного столбца:

1. Использование метода rename()со словарем:

   df.rename(columns={'old_column_name': 'new_column_name'}, inplace=True)

2. Использование оператора присваивания:

   df['new_column_name'] = df['old_column_name']
   df.drop(columns=['old_column_name'], inplace=True)

3. Использование атрибута columns:

   df.columns = ['new_column_name' if col == 'old_column_name' else col for col in df.columns]

4. Использование метода set_axis():

   df.set_axis(['new_column_name' if col == 'old_column_name' else col for col in df.columns], axis=1, inplace=True)

5. Использование метода rename_axis():

   df.rename_axis('new_column_name', axis='columns', inplace=True)

6. Использование метода reindex():

   df = df.reindex(columns=['new_column_name' if col == 'old_column_name' else col for col in df.columns])

7. Использование методов add_prefix()и drop():

   df = df.add_prefix('new_column_name_').drop('old_column_name_', axis=1)

В этой статье мы рассмотрели несколько методов переименования одного столбца в DataFrame Pandas. Каждый метод предлагает свой подход для достижения желаемого результата. В зависимости от сложности вашего DataFrame и ваших конкретных потребностей вы можете выбрать наиболее подходящий метод. Освоив эти методы, вы сможете эффективно манипулировать именами столбцов и поддерживать согласованность данных.