import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame, Series
df3 = pd.read_csv('../data/tips.csv')
df3
'''
total_bill tip sex smoker day time size
0 16.99 1.01 Female No Sun Dinner 2.0
1 10.34 1.66 Male No Sun Dinner 3.0
2 21.01 3.50 Male No Sun Dinner 3.0
3 23.68 3.31 Male No Sun Dinner 2.0
4 24.59 3.61 Female No Sun Dinner 4.0
.. ... ... ... ... ... ... ...
240 27.18 2.00 Female Yes Sat Dinner 2.0
241 22.67 2.00 Male Yes Sat Dinner 2.0
242 17.82 1.75 Male No Sat Dinner 2.0
243 18.78 3.00 Female No Thur Dinner 2.0
244 25.34 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
[245 rows x 7 columns]
'''
위 데이터을 토대로 작업하겠습니다.
rename()함수를 이용해 컬럼 명을 변경할 수 있습니다. 이 때 columns속성에 딕셔너리를 넣어야 합니다.
total_bill컬럼명을 total로, smoker컬럼명을 smoking으로 바꿔보겠습니다.
df3.rename(columns={'total_bill':'total', 'smoker':'smoking'})
print(df3)
'''
total tip sex smoking day time size
0 16.99 1.01 Female No Sun Dinner 2.0
1 10.34 1.66 Male No Sun Dinner 3.0
2 21.01 3.50 Male No Sun Dinner 3.0
3 23.68 3.31 Male No Sun Dinner 2.0
4 24.59 3.61 Female No Sun Dinner 4.0
.. ... ... ... ... ... ... ...
240 27.18 2.00 Female Yes Sat Dinner 2.0
241 22.67 2.00 Male Yes Sat Dinner 2.0
242 17.82 1.75 Male No Sat Dinner 2.0
243 18.78 3.00 Female No Thur Dinner 2.0
244 25.34 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
[245 rows x 7 columns]
'''
데이터프레임 인스턴스의 columns attribute에 리스트를 줌으로써 컬럼명을 변경할 수 있습니다.
각 컬럼명을 A, B, C, D, E, F, G로 바꿔보겠습니다.
df3.columns = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F','G']
print(df3)
'''
A B C D E F G
0 16.99 1.01 Female No Sun Dinner 2.0
1 10.34 1.66 Male No Sun Dinner 3.0
2 21.01 3.50 Male No Sun Dinner 3.0
3 23.68 3.31 Male No Sun Dinner 2.0
4 24.59 3.61 Female No Sun Dinner 4.0
.. ... ... ... ... ... ... ...
240 27.18 2.00 Female Yes Sat Dinner 2.0
241 22.67 2.00 Male Yes Sat Dinner 2.0
242 17.82 1.75 Male No Sat Dinner 2.0
243 18.78 3.00 Female No Thur Dinner 2.0
244 25.34 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
[245 rows x 7 columns]
'''
컬럼을 추가할 때는 데이터프레임 객체에 ['새로운 컬럼명']을 붙여주고 값을 대입해줍니다.
df3['new'] = np.nan
print(df3)
'''
A B C D E F G new
0 16.99 1.01 Female No Sun Dinner 2.0 NaN
1 10.34 1.66 Male No Sun Dinner 3.0 NaN
2 21.01 3.50 Male No Sun Dinner 3.0 NaN
3 23.68 3.31 Male No Sun Dinner 2.0 NaN
4 24.59 3.61 Female No Sun Dinner 4.0 NaN
.. ... ... ... ... ... ... ... ...
240 27.18 2.00 Female Yes Sat Dinner 2.0 NaN
241 22.67 2.00 Male Yes Sat Dinner 2.0 NaN
242 17.82 1.75 Male No Sat Dinner 2.0 NaN
243 18.78 3.00 Female No Thur Dinner 2.0 NaN
244 25.34 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
[245 rows x 8 columns]
'''