পাইথন - পান্ডাস ডেটাফ্রেমে কলামের নাম এবং সারি সূচী পরিবর্তন করুন

পান্ডাস একটি পাইথন লাইব্রেরি যা ডেটা বিশ্লেষণের জন্য অনেক বৈশিষ্ট্য সরবরাহ করে যা পাইথন স্ট্যান্ডার্ড লাইব্রেরিতে পাওয়া যায় না। এরকম একটি বৈশিষ্ট্য হল ডেটা ফ্রেম ব্যবহার। তারা আয়তক্ষেত্রাকার গ্রিড কলাম এবং সারি প্রতিনিধিত্ব করে. একটি ডেটা ফ্রেম তৈরি করার সময়, আমরা কলামগুলির নাম নির্ধারণ করি এবং পরবর্তী ডেটা ম্যানিপুলেশনে তাদের উল্লেখ করি। কিন্তু এমন একটি পরিস্থিতি হতে পারে যখন ডেটা ফ্রেম তৈরি হওয়ার পরে আমাদের কলামগুলির নাম পরিবর্তন করতে হবে। এই প্রবন্ধে, আমরা দেখব কিভাবে তা অর্জন করা যায়।

রিনেম() ব্যবহার করা

এটি সবচেয়ে পছন্দের পদ্ধতি কারণ আমরা এই পদ্ধতিটি ব্যবহার করে কলাম এবং সারি সূচক উভয়ই পরিবর্তন করতে পারি। আমরা এই পদ্ধতিতে মূল-মান জোড়ার অভিধান হিসাবে পুরানো এবং নতুন মানগুলি পাস করি এবং একটি নতুন নামে ডেটা ফ্রেম সংরক্ষণ করি৷

উদাহরণ

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)

আউটপুট

উপরের কোডটি চালানো আমাদের নিম্নলিখিত ফলাফল দেয়:

            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 ব্যবহার করা

df.columns সরাসরি নতুন কলামের নাম বরাদ্দ করা যেতে পারে। যখন ডেটা ফ্রেম আবার ব্যবহার করা হয়, তখন নতুন কলামের নাম উল্লেখ করা হয়।

উদাহরণ

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)

আউটপুট

উপরের কোডটি চালানো আমাদের নিম্নলিখিত ফলাফল দেয়:

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

উপসর্গ যোগ করে

পান্ডাস ডেটাফ্রেম কলামের নামের সাথে উপসর্গ এবং প্রত্যয় যোগ করার পদ্ধতি প্রদান করে। আমরা এই পদ্ধতিটি ব্যবহার করি কাঙ্খিত উপসর্গ যোগ করতে যা প্রতিটি কলামের নামের সাথে যুক্ত হয়।

উদাহরণ

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-'))

আউটপুট

উপরের কোডটি চালানো আমাদের নিম্নলিখিত ফলাফল দেয়:

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