DataFrame is highly fragmentedの回避方法を教えてください

Question

実現したいこと

csvをpandasで読み込み、それを学習データとして機械学習する予定です。
しかし元々のcsvファイルの列名に一部数値だけの列（1, 2, 3, ･･･）が2つあります。

入口0, 1, 2, 3, ･･･, 出口0, 1, 2, 3, ･･･

というような感じです。これでは同名の列があり厄介なので加工しようと考えています。
そこで私がしたいことは

入口0, 入口1, 入口2, 入口3, ･･･, 出口0, 出口1, 出口2, 出口3, ･･･

という感じです。
そのため1からfor文を回そうとおもい実行したのですがPerformanceWarningが出てしまいました。

発生している問題・エラーメッセージ

PerformanceWarning: DataFrame is highly fragmented.  This is usually the result of calling `frame.insert` many times, which has poor performance.  Consider joining all columns at once using pd.concat(axis=1) instead.  To get a de-fragmented frame, use `newframe = frame.copy()`

該当のソースコード

df_1 = df.iloc[:, 17:160]

for i in range(1, 144, 1):
    df[f'入口{i}'] = df_1[f'{i}']

試したこと

ここに問題に対して試したことを記載してください。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ソースコードに.iloc[:, 17:160]とあるのですがこれはdfに入口の数値と出口の数値がありこのままではどの数値の列名を変更するのかわからないので一度ilocで入口にあたる列を全て取得した上でfor文を回し列名を変更しています。

Answer 1

単純に

for i in range(1, 144, 1):
    df.rename(columns={f'{i}': f'入口_{i}'}, inplace=True)

で解決しました。
というのもilocで範囲を絞っていたのは同名のcolumn名があるからです。
しかしよく確認するとcolumn名に同名はありませんでした。
csv上では同名でも読み込んむと同名ではなくなるようです。
状況としては
csv上では
入口0, 1, 2, 3, ･･･, 出口0, 1, 2, 3, ･･･
ですが、pandasで読み込むと
入口0, 1, 2, 3, ･･･, 出口0, 1.1, 2.1, 3.1, ･･･
となっていました。

なので単純にrenameをfor文で回すことができました。

Answer 2

出口の144個の後ろには列はないということで回答します。

列名を変えたいだけなら、以下のようにDatFrameのcolumns属性を設定するだけで済みます。

N = 16
R = 144
df.columns = list(df.columns[0:N]) + [f'入口{i}' for i in range(1,R+1)] + [f'出口{i}' for i in range(1,R+1)]

Comments

[manatsu]

すみません。列名を変えたいだけですが出口の後にまだ列があります。
18~161列目に入口の1,2,3, ･･･があり162～408列目に出口がありその先にもまだ列があります。（出口の後ろは特に加工はいりません）特定の列の列名のみ変更という方法を探しています。