我想从

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

to

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

当前回答

如果您只想删除“$”符号,请使用以下代码

df.columns = pd.Series(df.columns.str.replace("$", ""))

其他回答

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

如果您只想删除“$”符号,请使用以下代码

df.columns = pd.Series(df.columns.str.replace("$", ""))

另一种替换原始列标签的方法是从原始列标签中删除不需要的字符(此处为“$”)。

这可以通过在df.columns上运行for循环并将剥离的列附加到df.column来完成。

相反,我们可以通过使用下面的列表理解在一个语句中巧妙地做到这一点:

df.columns = [col.strip('$') for col in df.columns]

(Python中的strip方法会从字符串的开头和结尾剥离给定的字符。)

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('$', '')