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
# This way it will work
import pandas as pd
# Define a dictionary
rankings = {'test': ['a'],
'odi': ['E'],
't20': ['P']}
# Convert the dictionary into DataFrame
rankings_pd = pd.DataFrame(rankings)
# Before renaming the columns
print(rankings_pd)
rankings_pd.rename(columns = {'test':'TEST'}, inplace = True)
其他回答
重命名方法可以采用一个函数,例如:
In [11]: df.columns
Out[11]: Index([u'$a', u'$b', u'$c', u'$d', u'$e'], dtype=object)
In [12]: df.rename(columns=lambda x: x[1:], inplace=True)
In [13]: df.columns
Out[13]: Index([u'a', u'b', u'c', u'd', u'e'], dtype=object)
列名与系列名称
我想解释一下幕后发生的事情。
数据帧是一组系列。
序列又是numpy.array的扩展。
numpy.arrays具有属性.name。
这是系列的名称。熊猫很少尊重这个属性,但它会在某些地方停留,可以用来攻击熊猫的一些行为。
命名列列表
这里有很多答案谈到df.columns属性是一个列表,而实际上它是一个系列。这意味着它具有.name属性。
如果您决定填写列的名称“系列:
df.columns = ['column_one', 'column_two']
df.columns.names = ['name of the list of columns']
df.index.names = ['name of the index']
name of the list of columns column_one column_two
name of the index
0 4 1
1 5 2
2 6 3
请注意,索引的名称总是低一列。
挥之不去的艺术事实
.name属性有时会持续存在。如果将df.columns设置为['one','two'],则df.one.name将为'one'。
如果您将df.one.name设置为'three',则df.columns仍然会给您['one','two'],df.one.name会给您'three]。
BUT
pd.DataFrame(df.one)将返回
three
0 1
1 2
2 3
因为Pandas重用已经定义的Series的.name。
多级列名
Pandas有多种方法来实现多层列名。这里面没有太多魔法,但我想在我的回答中也包括这一点,因为我没有看到任何人在这里学习这一点。
|one |
|one |two |
0 | 4 | 1 |
1 | 5 | 2 |
2 | 6 | 3 |
通过将列设置为列表,这很容易实现,如下所示:
df.columns = [['one', 'one'], ['one', 'two']]
如“使用文本数据:
df.columns = df.columns.str.replace('$', '')
我需要重命名XGBoost的功能,但它不喜欢这些功能:
import re
regex = r"[!\"#$%&'()*+,\-.\/:;<=>?@[\\\]^_`{|}~ ]+"
X_trn.columns = X_trn.columns.str.replace(regex, '_', regex=True)
X_tst.columns = X_tst.columns.str.replace(regex, '_', regex=True)
如果已经有新列名的列表,可以尝试以下操作:
new_cols = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
new_names_map = {df.columns[i]:new_cols[i] for i in range(len(new_cols))}
df.rename(new_names_map, axis=1, inplace=True)