<Python Pandas> 5.Column 이름과 Rows 변경하기 1

<목차>

 

1. column 이름 변경

 

*x.upper()

**df.columns.dtr.replace

***rename

 

2. row 변경

 

- df.loc[]

 

오늘은 columns의 이름 rows를 변경해보겠습니다.

 

먼저 데이터프레임을 짜줍니다.

 

1. column 이름 변경

 

그리고  df.columns를 이용하면 columns들이 잡혀나옵니다.

그리고 그 안에는 columns의 이름인 name age address가 들어있는 것을 알 수 있습니다.

 

잡아온 columns들의 내용을 바꿔주겠습니다. 형식은 df.columns 안에 들어 있듯이 같은 형태로 합니다.

df.columns = ['이름','나이','주소']

이렇게 실행을 해주면 column들의 이름이 바뀌어 있는 것을 확인 할 수 있습니다.

 

*영어로 column 이름을 지었을 때 모든 이름을 대문자로 바꾸는 팁입니다.

x.upper()를 사용하시면 됩니다.

** 안에 있는 문자를 다른 문자로 바꿔주는 팁입니다.

'_'를 그냥 띄워쓰기' '로 바꿔주고 싶습니다.

이럴때는 df.columns.dtr.replace를 사용해주면 됩니다.

다시 바꿔주고 싶으면 자리를 바꿔서 사용해주면 됩니다.

 

원래 이름으로 다시 변경하고 싶다면 rename을 쓰셔도 됩니다. inplace = True 는 다들 아시겠지만 이 것을 해야 원 데이터에 반영됩니다.

 

2. row 변경

 

특정한 row 안의 내용을 바꿔보는 연습을 해보겠습니다.

loc을 통해 2 row를 붙잡아옵니다.

 

 

나머지는 column의 이름을 바꿀 때와 거의 같습니다.

df.loc[2] list 안의 값들을 바꾸면 됩니다.

저는 39살에 신림동에 사는 고길동씨를 대신 넣어보겠습니다.

 

df에 잘 반영되는 것을 볼 수 있습니다.

row에 특정한 속성만을 바꾸고 싶다면, 이전에 배웠던 loc에서 검색하는 기법을 사용하면 됩니다.

고길동씨가 알고보니 21살에 잠원동에 살았습니다. 그래서 그 사람의 나이와 주소를 바꾸고싶습니다.

df.loc을 이용해 2번으로 들어가서 'age'와 'address'부분을 가지고 와 줍니다.

그리고 그 안의 리스트의 내용을 고치면 됩니다.

 

이상으로 내용 마치겠습니다.

긴글 읽어봐주셔서 감사합니다.