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
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
其他回答
由于您只想删除所有列名中的$符号,因此只需执行以下操作:
df = df.rename(columns=lambda x: x.replace('$', ''))
OR
df.rename(columns=lambda x: x.replace('$', ''), inplace=True)
许多panda函数都有一个就地参数。当设置为True时,转换将直接应用于调用它的数据帧。例如:
df = pd.DataFrame({'$a':[1,2], '$b': [3,4]})
df.rename(columns={'$a': 'a'}, inplace=True)
df.columns
>>> Index(['a', '$b'], dtype='object')
或者,在某些情况下,您希望保留原始数据帧。如果创建数据帧是一项昂贵的任务,我经常看到人们陷入这种情况。例如,如果创建数据帧需要查询雪花数据库。在这种情况下,只需确保将inplace参数设置为False。
df = pd.DataFrame({'$a':[1,2], '$b': [3,4]})
df2 = df.rename(columns={'$a': 'a'}, inplace=False)
df.columns
>>> Index(['$a', '$b'], dtype='object')
df2.columns
>>> Index(['a', '$b'], dtype='object')
如果这些类型的转换是您经常做的,那么您还可以研究一些不同的panda GUI工具。我是一个叫做水户的人的创造者。它是一个电子表格,可以自动将您的编辑转换为python代码。
# This way it will work
import pandas as pd
# Define a dictionary
rankings = {'test': ['a'],
'odi': ['E'],
't20': ['P']}
# Convert the dictionary into DataFrame
rankings_pd = pd.DataFrame(rankings)
# Before renaming the columns
print(rankings_pd)
rankings_pd.rename(columns = {'test':'TEST'}, inplace = True)
重命名特定列
使用df.reame()函数并引用要重命名的列。并非所有列都必须重命名:
df = df.rename(columns={'oldName1': 'newName1', 'oldName2': 'newName2'})
# Or rename the existing DataFrame (rather than creating a copy)
df.rename(columns={'oldName1': 'newName1', 'oldName2': 'newName2'}, inplace=True)
最小代码示例
df = pd.DataFrame('x', index=range(3), columns=list('abcde'))
df
a b c d e
0 x x x x x
1 x x x x x
2 x x x x x
以下方法都可以工作并产生相同的输出:
df2 = df.rename({'a': 'X', 'b': 'Y'}, axis=1) # new method
df2 = df.rename({'a': 'X', 'b': 'Y'}, axis='columns')
df2 = df.rename(columns={'a': 'X', 'b': 'Y'}) # old method
df2
X Y c d e
0 x x x x x
1 x x x x x
2 x x x x x
请记住将结果指定回,因为修改不在原位。或者,指定inplace=True:
df.rename({'a': 'X', 'b': 'Y'}, axis=1, inplace=True)
df
X Y c d e
0 x x x x x
1 x x x x x
2 x x x x x
在v0.25中,如果指定了要重命名的无效列,还可以指定errors='raise'来引发错误。请参阅v0.25 rename()文档。
重新分配列标题
使用df.set_axis(),axis=1,inplace=False(返回副本)。
df2 = df.set_axis(['V', 'W', 'X', 'Y', 'Z'], axis=1, inplace=False)
df2
V W X Y Z
0 x x x x x
1 x x x x x
2 x x x x x
这将返回一个副本,但您可以通过设置inplace=True来修改DataFrame(这是<=0.24版本的默认行为,但将来可能会更改)。
您也可以直接分配标题:
df.columns = ['V', 'W', 'X', 'Y', 'Z']
df
V W X Y Z
0 x x x x x
1 x x x x x
2 x x x x x
Pandas 0.21+答案
0.21版中的列重命名有一些重要更新。
重命名方法添加了可以设置为columns或1的axis参数。此更新使此方法与panda API的其余部分相匹配。它仍然具有索引和列参数,但不再强制您使用它们。intlace设置为False的set_axis方法允许您使用列表重命名所有索引或列标签。
Pandas 0.21示例+
构造示例DataFrame:
df = pd.DataFrame({'$a':[1,2], '$b': [3,4],
'$c':[5,6], '$d':[7,8],
'$e':[9,10]})
$a $b $c $d $e
0 1 3 5 7 9
1 2 4 6 8 10
使用axis='columns'或axis=1的重命名
df.rename({'$a':'a', '$b':'b', '$c':'c', '$d':'d', '$e':'e'}, axis='columns')
or
df.rename({'$a':'a', '$b':'b', '$c':'c', '$d':'d', '$e':'e'}, axis=1)
两者都会导致以下结果:
a b c d e
0 1 3 5 7 9
1 2 4 6 8 10
仍然可以使用旧方法签名:
df.rename(columns={'$a':'a', '$b':'b', '$c':'c', '$d':'d', '$e':'e'})
重命名函数还接受将应用于每个列名的函数。
df.rename(lambda x: x[1:], axis='columns')
or
df.rename(lambda x: x[1:], axis=1)
将set_axis与列表一起使用,inplace=False
可以为set_axis方法提供一个长度等于列数(或索引)的列表。目前,inplace默认为True,但在未来的版本中,inplace将默认为False。
df.set_axis(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], axis='columns', inplace=False)
or
df.set_axis(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], axis=1, inplace=False)
为什么不使用df.columns=[‘a’,‘b’,‘c’,‘d’,‘e’]?
像这样直接分配列没有错。这是一个非常好的解决方案。
使用set_axis的优点是它可以作为方法链的一部分使用,并返回DataFrame的新副本。如果没有它,在重新分配列之前,必须将链的中间步骤存储到另一个变量。
# new for pandas 0.21+
df.some_method1()
.some_method2()
.set_axis()
.some_method3()
# old way
df1 = df.some_method1()
.some_method2()
df1.columns = columns
df1.some_method3()