我想从

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

to

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

当前回答

您可以使用str.slice:

df.columns = df.columns.str.slice(1)

其他回答

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)

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

请注意,前面答案中的方法不适用于MultiIndex。对于MultiIndex,您需要执行以下操作:

>>> df = pd.DataFrame({('$a','$x'):[1,2], ('$b','$y'): [3,4], ('e','f'):[5,6]})
>>> df
   $a $b  e
   $x $y  f
0  1  3  5
1  2  4  6
>>> rename = {('$a','$x'):('a','x'), ('$b','$y'):('b','y')}
>>> df.columns = pandas.MultiIndex.from_tuples([
        rename.get(item, item) for item in df.columns.tolist()])
>>> df
   a  b  e
   x  y  f
0  1  3  5
1  2  4  6