Python Pandas – DataFrame 열 이름 변경하는 방법

Pandas DataFrame 열 이름 변경하기

Pandas에서 DataFrame의 열(컬럼) 이름을 변경하려면 rename() 메서드를 사용합니다. 이 메서드의 "columns" 매개변수에 기존 열 이름과 새로운 열 이름을 딕셔너리 형태로 지정하면 됩니다. 예를 들어 "Car" 열을 "Car Name"으로 변경하려면 다음과 같이 작성합니다.

dataFrame.rename(columns={'Car': 'Car Name'}, inplace=False)

CSV 파일 읽고 DataFrame 생성하기

먼저 CSV 파일을 읽어 DataFrame을 생성합니다.

dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesRecords.csv")

이제 열 이름을 변경해 보겠습니다. 여기서는 "Car", "Date_of_Purchase", "Reg_Price" 세 개의 열을 각각 "Car Name", "Sold On", "Booking Price"로 변경합니다.

dataFrame = dataFrame.rename(columns={'Car': 'Car Name', 'Date_of_Purchase': 'Sold On', 'Reg_Price' : 'Booking Price'}, inplace=False)

전체 예제 코드

다음은 위 과정을 모두 포함한 전체 코드입니다.

import pandas as pd

# CSV 파일 읽기
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesRecords.csv")
print("DataFrame...\n", dataFrame)

# DataFrame의 행과 열 개수 확인
print("\nNumber of rows and column in our DataFrame = ", dataFrame.shape)

# 열 이름 변경
dataFrame = dataFrame.rename(columns={'Car': 'Car Name', 'Date_of_Purchase': 'Sold On', 'Reg_Price' : 'Booking Price'}, inplace=False)
print("\nDataFrame with updated Column Name ...\n", dataFrame)

실행 결과

위 코드를 실행하면 다음과 같은 출력 결과를 확인할 수 있습니다.

DataFrame...
            Car   Date_of_Purchase   Reg_Price
0           BMW          10/10/2020         1000
1         Lexus          10/12/2020          750
2          Audi          10/17/2020          750
3        Jaguar          10/16/2020         1500
4       Mustang          10/19/2020         1100
5  Lamborghini          10/22/2020         1000

Number of rows and column in our DataFrame = (6, 3)

DataFrame with updated Column Name ...
     Car Name     Sold On  Booking Price
0        BMW  10/10/2020           1000
1      Lexus  10/12/2020            750
2       Audi  10/17/2020            750
3     Jaguar  10/16/2020           1500
4    Mustang  10/19/2020           1100
5  Lamborghini  10/22/2020           1000

참고: inplace 매개변수

inplace=False(기본값)로 설정하면 원본 DataFrame은 그대로 유지되고, 열 이름이 변경된 새로운 DataFrame이 반환됩니다. 따라서 반환된 결과를 변수에 다시 할당해야 합니다. 반면 inplace=True로 설정하면 원본 DataFrame 자체가 직접 수정되며 별도의 할당이 필요하지 않습니다.