আমি কীভাবে সমস্ত ছোট হাতের প্যান্ডাস ডেটাফ্রেম কলাম শিরোনাম তৈরি করতে পারি?

Question

আমি আমার প্যান্ডাস ডেটা ফ্রেম লোয়ার কেসে সমস্ত কলাম শিরোনাম তৈরি করতে চাই

উদাহরণ

যদি আমার থাকে:

data =

  country country isocode  year     XRAT          tcgdp
0  Canada             CAN  2001  1.54876   924909.44207
1  Canada             CAN  2002  1.56932   957299.91586
2  Canada             CAN  2003  1.40105  1016902.00180
....

আমি এই জাতীয় কিছু করে XRAT কে xrat এ পরিবর্তন করতে চাই:

data.headers.lowercase()

যাতে আমি পাই:

  country country isocode  year     xrat          tcgdp
0  Canada             CAN  2001  1.54876   924909.44207
1  Canada             CAN  2002  1.56932   957299.91586
2  Canada             CAN  2003  1.40105  1016902.00180
3  Canada             CAN  2004  1.30102  1096000.35500
....

সময়ের আগে প্রতিটি কলামের শিরোনামের নাম জানব না।

Comments

আরও সহজdf.columns = df.columns.str.lower()

— অ্যালেক্স মন্টোয়া

Answer 1

আপনি এটি এর মতো করতে পারেন:

data.columns = map(str.lower, data.columns)

বা

data.columns = [x.lower() for x in data.columns]

উদাহরণ:

>>> data = pd.DataFrame({'A':range(3), 'B':range(3,0,-1), 'C':list('abc')})
>>> data
   A  B  C
0  0  3  a
1  1  2  b
2  2  1  c
>>> data.columns = map(str.lower, data.columns)
>>> data
   a  b  c
0  0  3  a
1  1  2  b
2  2  1  c

Comments

মনে রাখবেন যে কমান (কলাম 1) == নিম্ন (কলাম 2) (যেমন, 'এ' এবং 'এ') কলামের নামগুলি সদৃশ করতে পারে। পরে কলামগুলি রেফারেন্স করার সময় এটি অনিচ্ছাকৃত পরিণতি হতে পারে। (যেমন ডেটা ['এ'] 'ক' নামের সমস্ত কলাম সহ সিরিজ নয়, একটি ডেটা ফ্রেম ফিরিয়ে দেবে)) উদাহরণ হিসাবে এই টুকরোটি

— গ্রিসাইটিস

[x.lower() for x in data.columns]এর সমতুল্য:[x.lower() for x in data]

— জোকি

আপনি এটিতে থাকাকালীন এটি ব্যবহার করা ভাল[x.lower().strip() for x in df0]

— পাওয়েল ক্রানজবার্গ

@PawelKranzberg আপনি কিভাবে কম কলাম নামের কোন ধারণা আছেMultiIndex

— curious_nustian

@ কুরিয়াস_নুস্টিয়ান - হ্যাঁ, উদাহরণস্বরূপ:df.index.names = [x.lower().strip() for x in df.index.names]

— পাভেল ক্রানজবার্গ

Answer 2

আপনি সঙ্গে সহজে এটা করতে পারে str.lowerজন্য columns:

df.columns = df.columns.str.lower()

উদাহরণ:

In [63]: df
Out[63]: 
  country country isocode  year     XRAT         tcgdp
0  Canada             CAN  2001  1.54876  9.249094e+05
1  Canada             CAN  2002  1.56932  9.572999e+05
2  Canada             CAN  2003  1.40105  1.016902e+06

In [64]: df.columns = df.columns.str.lower()

In [65]: df
Out[65]: 
  country country isocode  year     xrat         tcgdp
0  Canada             CAN  2001  1.54876  9.249094e+05
1  Canada             CAN  2002  1.56932  9.572999e+05
2  Canada             CAN  2003  1.40105  1.016902e+06

Answer 3

আপনি যদি শৃঙ্খলাবদ্ধ পদ্ধতি কল ব্যবহার করে পুনরায় নামকরণ করতে চান তবে আপনি ব্যবহার করতে পারেন

data.rename(
    columns=unicode.lower
)

(পাইথন 2)

বা

data.rename(
    columns=str.lower
)

(পাইথন 3)

Answer 4

df.columns = df.columns.str.lower()

সবচেয়ে সহজ তবে কিছু শিরোনাম যদি সংখ্যাসূচক হয় তবে একটি ত্রুটি দেবে

আপনার যদি সংখ্যাযুক্ত শিরোনাম থাকে তবে এটি ব্যবহার করুন:

df.columns = [str(x).lower() for x in df.columns]

Comments

আমি অনুমান করি যে এটি লিখতে আরও সহজ df.columns.astype(str).str.lower()তবে সম্ভবত কিছুটা ভার্বোস।

— আন্তন প্রোটোপোভভ

Answer 5

এখানে একটি সহজ উপায়: data.columns = data.columns.str.lower()

Comments

ক্ষেত্রটি সংখ্যাসূচক হলে এটি একটি ত্রুটি দেবে

— চাদে ফুয়াদ