我想从

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

to

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

当前回答

一个简单而“有趣”(和蟒蛇?)的解决方案:

df.rename(columns={x: x.replace('$', '') for x in df.columns})

哪里:

df = pd.DataFrame(columns=['$a', '$b', '$c', '$d', '$e'])

步骤:

获取DataFrame的列作为列表:

df.columns

在DataFrames中重命名的方法:

df.rename()

属性以指定要重命名列:

columns={}

在字典中,您需要指定要重命名的列(在每个键中)以及它们将获得的新名称(每个值)

{'old_col_name': 'new_col_name', ...}

由于您的更改遵循一种模式,为了删除每列中的$字符,我们可以使用字典理解:

{x: x.replace('$', '') for x in df.columns}

其他回答

只需将其分配给.columns属性:

>>> df = pd.DataFrame({'$a':[1,2], '$b': [10,20]})
>>> df
   $a  $b
0   1  10
1   2  20

>>> df.columns = ['a', 'b']
>>> df
   a   b
0  1  10
1  2  20
df.rename(index=str, columns={'A':'a', 'B':'b'})

pandas.DataFrame.rename

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)

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

它将按照您提供的顺序用您提供的名称替换现有名称。