我想从
['$a', '$b', '$c', '$d', '$e']
to
['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
我想从
['$a', '$b', '$c', '$d', '$e']
to
['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
当前回答
df = pd.DataFrame({'$a': [1], '$b': [1], '$c': [1], '$d': [1], '$e': [1]})
如果新列列表的顺序与现有列的顺序相同,则分配很简单:
new_cols = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
df.columns = new_cols
>>> df
a b c d e
0 1 1 1 1 1
如果您有一个将旧列名键入到新列名的字典,可以执行以下操作:
d = {'$a': 'a', '$b': 'b', '$c': 'c', '$d': 'd', '$e': 'e'}
df.columns = df.columns.map(lambda col: d[col]) # Or `.map(d.get)` as pointed out by @PiRSquared.
>>> df
a b c d e
0 1 1 1 1 1
如果你没有列表或字典映射,你可以通过列表理解去掉前导$符号:
df.columns = [col[1:] if col[0] == '$' else col for col in df]
其他回答
另一种替换原始列标签的方法是从原始列标签中删除不需要的字符(此处为“$”)。
这可以通过在df.columns上运行for循环并将剥离的列附加到df.column来完成。
相反,我们可以通过使用下面的列表理解在一个语句中巧妙地做到这一点:
df.columns = [col.strip('$') for col in df.columns]
(Python中的strip方法会从字符串的开头和结尾剥离给定的字符。)
另一个选项是使用正则表达式重命名:
import pandas as pd
import re
df = pd.DataFrame({'$a':[1,2], '$b':[3,4], '$c':[5,6]})
df = df.rename(columns=lambda x: re.sub('\$','',x))
>>> df
a b c
0 1 3 5
1 2 4 6
重命名特定列
使用df.reame()函数并引用要重命名的列。并非所有列都必须重命名:
df = df.rename(columns={'oldName1': 'newName1', 'oldName2': 'newName2'})
# Or rename the existing DataFrame (rather than creating a copy)
df.rename(columns={'oldName1': 'newName1', 'oldName2': 'newName2'}, inplace=True)
最小代码示例
df = pd.DataFrame('x', index=range(3), columns=list('abcde'))
df
a b c d e
0 x x x x x
1 x x x x x
2 x x x x x
以下方法都可以工作并产生相同的输出:
df2 = df.rename({'a': 'X', 'b': 'Y'}, axis=1) # new method
df2 = df.rename({'a': 'X', 'b': 'Y'}, axis='columns')
df2 = df.rename(columns={'a': 'X', 'b': 'Y'}) # old method
df2
X Y c d e
0 x x x x x
1 x x x x x
2 x x x x x
请记住将结果指定回,因为修改不在原位。或者,指定inplace=True:
df.rename({'a': 'X', 'b': 'Y'}, axis=1, inplace=True)
df
X Y c d e
0 x x x x x
1 x x x x x
2 x x x x x
在v0.25中,如果指定了要重命名的无效列,还可以指定errors='raise'来引发错误。请参阅v0.25 rename()文档。
重新分配列标题
使用df.set_axis(),axis=1,inplace=False(返回副本)。
df2 = df.set_axis(['V', 'W', 'X', 'Y', 'Z'], axis=1, inplace=False)
df2
V W X Y Z
0 x x x x x
1 x x x x x
2 x x x x x
这将返回一个副本,但您可以通过设置inplace=True来修改DataFrame(这是<=0.24版本的默认行为,但将来可能会更改)。
您也可以直接分配标题:
df.columns = ['V', 'W', 'X', 'Y', 'Z']
df
V W X Y Z
0 x x x x x
1 x x x x x
2 x x x x x
让我们通过一个小例子来理解重命名。。。
使用映射重命名列:df=pd.DataFrame({“A”:[1,2,3],“B”:[4,5,6]})#创建列名为A和B的dfdf.reame({“A”:“new_A”,“B”:“new_B”},axis='columns',inplace=True)#用'new_A'重命名列A,用'new_B'重命名列B输出:新a新b0 1 41 2 52 3 6使用映射重命名索引/Row_Name:df.reame({0:“x”,1:“y”,2:“z”},axis='index',inplace=True)#行名称被'x'、'y'和'z'替换。输出:新a新bx 142015年z 3 6
假设您可以使用正则表达式,则此解决方案无需使用正则表达式进行手动编码:
import pandas as pd
import re
srch = re.compile(r"\w+")
data = pd.read_csv("CSV_FILE.csv")
cols = data.columns
new_cols = list(map(lambda v:v.group(), (list(map(srch.search, cols)))))
data.columns = new_cols