Como renomear colunas de um DataFrame no Pandas usando o método rename().
Exemplo
Suponha que você tenha o seguinte DataFrame:
df_exemplo = df['Tipo'].value_counts(normalize=True).to_frame().sort_values('Tipo')
print(df_exemplo)
Saída:
| Tipo | |
|---|---|
| Studio | 0.000173 |
| Loft | 0.002207 |
| Casa de Vila | 0.010774 |
| Flat | 0.020596 |
| Quitinete | 0.036173 |
| Casa | 0.041842 |
| Casa de Condomínio | 0.043096 |
| Apartamento | 0.845139 |
A coluna que contém os percentuais recebeu automaticamente o nome "Tipo", pois ela foi criada a partir da coluna original.
Alterando o nome da coluna
Para mudar o nome para "Percentuais", utilize:
df_exemplo.rename(columns={'Tipo': 'Percentuais'}, inplace=True)
Explicação dos parâmetros
columns={'Tipo': 'Percentuais'}:'Tipo'→ nome atual da coluna.'Percentuais'→ novo nome desejado.
inplace=True:- Aplica a alteração diretamente no DataFrame original.
- Sem esse parâmetro, seria necessário salvar o resultado em uma nova variável.
Resultado
print(df_exemplo)
Saída:
| Percentuais |
|---|
| 0.000173 |
| 0.002207 |
| 0.010774 |
| 0.020596 |
| 0.036173 |
| 0.041842 |
| 0.043096 |
| 0.845139 |
Outra forma (sem inplace=True)
df_exemplo = df_exemplo.rename(columns={'Tipo': 'Percentuais'})
Essa abordagem é bastante utilizada porque evita alterações diretas no DataFrame original e torna o código mais previsível.
Resumo
Para renomear colunas em Pandas:
df.rename(columns={'nome_antigo': 'nome_novo'}, inplace=True)
ou
df = df.rename(columns={'nome_antigo': 'nome_novo'})
O método rename() também permite renomear várias colunas ao mesmo tempo:
df.rename(columns={
'Tipo': 'Percentuais',
'Valor': 'Preço',
'Data': 'Data Venda'
}, inplace=True)
