홀로 떠나는 여행

DataFrame에서 컬럼명을 수정하는 방법은 몇 개가 존재한다.

아래와 같은 DataFrame 샘플이 존재한다고 할 때

import pandas as pd
df = pd.DataFrame( {'c1':[1, 2, 3]
                   ,'c2':[3, 4, 5]
                   ,'c3':[6, 7, 8]})

	c1	c2	c3
0	1	3	6
1	2	4	7
2	3	5	8

□ 특정 컬럼명 수정

아래 세 가지 방법으로 컬럼명 수정이 가능하다.

df.rename( {'c1':'A1'}, axis='columns', inplace=True)
# 이때 inplace=False이면 원본 데이터(df) 값 자체는 변경하지 않는다. default는 False이다.

	A1	c2	c3
0	1	3	6
1	2	4	7
2	3	5	8


df.rename( columns={'c1':'B1'}, inplace=True)  

	B1	c2	c3
0	1	3	6
1	2	4	7
2	3	5	8


df.rename( columns={df.columns[0]:'C1'}, inplace=True)

	C1	c2	c3
0	1	3	6
1	2	4	7
2	3	5	8


df.columns.values[0] = 'D1'

	D1	c2	c3
0	1	3	6
1	2	4	7
2	3	5	8

- inplace option

DataFrame에서 inplace option은 원본 데이터(source) 자체를 변경하는가, 하지 않는가를 지정한다.

inplace=False인 경우에는 원본 데이터 자체는 변경하지 않고 형상만 변경한다. 이때 해당 형상은 return 값을 통해서 받을 수 있다.

temp = df.rename( {'c1', 'A1'}, axis='columns', inplace=False) 

의 경우 원본 데이터인 df의 첫 번째 컬럼명은 A1으로 변경되지 않는다.

반면 temp는 컬럼명이 A1으로 변경된 데이터를 가지게 된다. 

같은 원리로

df.rename( {'c1', 'A1'}, axis='columns', inplace=True) 은

df = df.rename( {'c1', 'A1'}, axis='columns', inplace=False)  과 동일한 결과를 가진다.

□ 컬럼명 전체 변경

아래 방법으로 컬럼명 전체 수정이 가능하다.

df.rename( {'c1':'A1', 'c2':'A2', 'c3':'A3'}, axis='columns', inplace=True)

	A1	A2	A3
0	1	3	6
1	2	4	7
2	3	5	8


df.rename( columns={'c1':'B1', 'c2':'B2', 'c3':'B3'}, inplace=True)

	B1	B2	B3
0	1	3	6
1	2	4	7
2	3	5	8


df.columns = ['C1', 'C2', 'C3']

	C1	C2	C3
0	1	3	6
1	2	4	7
2	3	5	8

□ DataFrame.loc 사용법

□ DataFrame.iloc 사용법