我想从

['$a', '$b', '$c', '$d', '$e']

to

['a', 'b', 'c', 'd', 'e']

当前回答

这真的很简单。只需使用:

df.columns = ['Name1', 'Name2', 'Name3'...]

它将按照您输入的顺序分配列名。

其他回答

假设这是您的数据帧。

可以使用两种方法重命名列。

使用dataframe.columns=[#list]df.columns=[‘a’,‘b’,‘c’,‘d’,‘e’]此方法的限制是,如果必须更改一列,则必须传递完整的列列表。此外,此方法不适用于索引标签。例如,如果您通过以下步骤:df.columns=[‘a’、‘b’、‘c’、‘d’]这将引发错误。长度不匹配:预期轴有5个元素,新值有4个元素。另一种方法是Pandasrename()方法,用于重命名任何索引、列或行df=df.rename(列={‘$a‘:‘a‘})

同样,您可以更改任何行或列。

假设您的数据集名称为df,df具有。

df = ['$a', '$b', '$c', '$d', '$e']`

所以,要重命名这些,我们只需这样做。

df.columns = ['a','b','c','d','e']

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)

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。

df.rename(index=str, columns={'A':'a', 'B':'b'})

pandas.DataFrame.rename