Метод rename

Метод rename применяется к DataFrame и позволяет переименовывать метки строк (индексы) и столбцов. Основные параметры: columns для переименования столбцов, index для переименования строк и inplace для изменения исходного объекта. Если параметр inplace установлен в True, изменения применяются к текущему DataFrame и метод возвращает None. По умолчанию возвращается новый DataFrame с изменёнными метками.

Синтаксис

df.rename(columns=None, index=None, inplace=False)

Пример

Давайте переименуем столбцы таблицы, передав словарь в параметр columns:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
	'a': [1, 2, 3, 4, 5],
	'b': [10, 20, 30, 40, 50]
})
res = df.rename(columns={'a': 'col1', 'b': 'col2'})
print(res)

Результат выполнения кода:

Пример

Теперь переименуем строки (индексы) с помощью параметра index:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
	'a': [1, 2, 3, 4, 5],
	'b': [10, 20, 30, 40, 50]
})
res = df.rename(index={0: 'row1', 1: 'row2', 2: 'row3'})
print(res)

Результат выполнения кода:

  a   b
		row1  1  10
		row2  2  20
		row3  3  30
		3	 4  40
		4	 5  50

Пример

Изменим исходный DataFrame без создания копии, используя inplace:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
	'a': [1, 2, 3, 4, 5],
	'b': [10, 20, 30, 40, 50]
})
df.rename(columns={'a': 'A', 'b': 'B'}, inplace=True)
print(df)

Результат выполнения кода:

Смотрите также

метод add_prefix,
который добавляет префикс к названиям столбцов
метод add_suffix,
который добавляет суффикс к названиям столбцов
метод set_index,
который устанавливает столбец в качестве индекса
метод reset_index,
который сбрасывает индекс в обычный столбец