Modification d'un nom de colonne spécifique dans pandas DataFrame

Je cherchais un moyen élégant de changer un nom de colonne spécifié dans a DataFrame.

lire les données ...

import pandas as pd
d = {
         'one': [1, 2, 3, 4, 5],
         'two': [9, 8, 7, 6, 5],
         'three': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
    }
df = pd.DataFrame(d)

La solution la plus élégante que j'ai trouvée jusqu'à présent ...

names = df.columns.tolist()
names[names.index('two')] = 'new_name'
df.columns = names

J'espérais un simple vol simple ... cette tentative a échoué ...

df.columns[df.columns.tolist().index('one')] = 'another_name'

Tous les indices reçus avec reconnaissance.

Il existe une doublure:

In [27]: df=df.rename(columns = {'two':'new_name'})

In [28]: df
Out[28]: 
  one three  new_name
0    1     a         9
1    2     b         8
2    3     c         7
3    4     d         6
4    5     e         5

Voici la docstring de la renameméthode.

Définition: df.rename (self, index = None, columns = None, copy = True, inplace = False)
Docstring:
Modifier l'index et / ou les colonnes à l'aide de la fonction d'entrée ou
les fonctions. Les valeurs de fonction / dict doivent être uniques (1 à 1). Étiquettes non
contenu dans un dict / Series sera laissé tel quel.

Paramètres
----------
index: dict ou fonction, facultatif
    Transformation à appliquer aux valeurs d'index
colonnes: dict ou fonction, facultatif
    Transformation à appliquer aux valeurs de colonne
copie: booléen, par défaut True
    Copiez également les données sous-jacentes
inplace: boolean, default False
    Indique s'il faut renvoyer un nouveau DataFrame. Si True, la valeur de la copie est
    ignoré.

Voir également
--------
Series.rename

Retour
-------
renommé: DataFrame (nouvel objet)

Puisque l' inplaceargument est disponible, vous n'avez pas besoin de copier et d'assigner le bloc de données d'origine à lui-même, mais procédez comme suit:

df.rename(columns={'two':'new_name'}, inplace=True)

Qu'en est-il de?

df.columns.values[2] = "new_name"

Pandas 0.21 a maintenant un paramètre d'axe

La méthode de renommage a gagné un paramètre d'axe pour correspondre à la plupart des autres API de pandas.

Donc, en plus de cela:

df.rename(columns = {'two':'new_name'})

Tu peux faire:

df.rename({'two':'new_name'}, axis=1)

ou

df.rename({'two':'new_name'}, axis='columns')

Si vous savez de quelle colonne il s'agit (première / seconde / nième), cette solution publiée sur une question similaire fonctionne, qu'elle soit nommée ou non, et sur une seule ligne: https://stackoverflow.com/a/26336314/ 4355695

df.rename(columns = {list(df)[1]:'new_name'}, inplace=True)
# 1 is for second column (0,1,2..)

Pour renommer les colonnes, voici la méthode simple qui fonctionnera à la fois pour Default(0,1,2,etc;)les colonnes existantes et pas très utile pour des ensembles de données plus volumineux (ayant de nombreuses colonnes).

Pour un ensemble de données plus important, nous pouvons découper les colonnes dont nous avons besoin et appliquer le code ci-dessous:

df.columns = ['new_name','new_name1','old_name']

Le code court suivant peut vous aider:

df3 = df3.rename(columns={c: c.replace(' ', '') for c in df3.columns})

Supprimez les espaces des colonnes.

pandas version 0.23.4

df.rename(index=str,columns={'old_name':'new_name'},inplace=True)

Pour mémoire:

en omettant index = str donnera l'erreur remplacer a un argument inattendu 'colonnes'

Une autre option serait de simplement copier et déposer la colonne:

df = pd.DataFrame(d)
df['new_name'] = df['two']
df = df.drop('two', axis=1)
df.head()

Après cela, vous obtenez le résultat:

    one three   new_name
0   1   a       9
1   2   b       8
2   3   c       7
3   4   d       6
4   5   e       5