Изменение определенного имени столбца в панде DataFrame

Я искал элегантный способ изменить указанное имя столбца в DataFrame.

воспроизводить данные ...

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)

Самое элегантное решение, которое я нашел до сих пор ...

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

Я надеялся на простой однострочник ... эта попытка не удалась ...

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

Любые намеки с благодарностью получены.

Один лайнер существует:

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

Ниже приведена строка документации для renameметода.

Определение: df.rename (self, index = None, столбцы = None, copy = True, inplace = False)
строка документации:
Изменить индекс и / или столбцы, используя функцию ввода или
функции. Значения функции / dict должны быть уникальными (1-к-1). Ярлыки не
содержащиеся в dict / Series останется как есть.

параметры
----------
index: dict-like или function, необязательный
    Преобразование для применения к значениям индекса
столбцы: dict-like или function, необязательный
    Преобразование для применения к значениям столбца
copy: логическое, по умолчанию True
    Также скопируйте основные данные
на месте: логическое, по умолчанию False
    Вернуть ли новый DataFrame. Если True, то значение копии равно
    игнорируются.

Смотрите также
--------
Series.rename

Возвращает
-------
переименован: DataFrame (новый объект)

Поскольку inplaceаргумент доступен, вам не нужно копировать и присваивать исходный фрейм данных обратно себе, но сделайте следующее:

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

Что о?

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

Панды 0.21 теперь имеют параметр оси

Метод переименования получил параметр оси, соответствующий большинству остальных API панд.

Итак, в дополнение к этому:

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

Ты можешь сделать:

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

или

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

Если вы знаете, какой это столбец # (первый / второй / n-й), то это решение, опубликованное по аналогичному вопросу, работает независимо от того, названо оно или нет, и в одну строку: https://stackoverflow.com/a/26336314/ 4355695

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

Для переименования столбцов здесь есть простой способ, который будет работать как для Default(0,1,2,etc;)существующих, так и для существующих столбцов, но не очень полезен для больших наборов данных (имеющих много столбцов).

Для большего набора данных мы можем нарезать столбцы, которые нам нужны, и применить следующий код:

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

Следующий короткий код может помочь:

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

Удалить пробелы из столбцов.

версия панды 0.23.4

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

Для записи:

Пропуск index = str приведет к ошибке, замена имеет неожиданный аргумент 'columns'

Другим вариантом будет просто скопировать и удалить столбец:

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

После этого вы получите результат:

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