我想从
['$a', '$b', '$c', '$d', '$e']
to
['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
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['$a', '$b', '$c', '$d', '$e']
to
['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
当前回答
重命名Pandas中的列是一项简单的任务。
df.rename(columns={'$a': 'a', '$b': 'b', '$c': 'c', '$d': 'd', '$e': 'e'}, inplace=True)
其他回答
请注意,前面答案中的方法不适用于MultiIndex。对于MultiIndex,您需要执行以下操作:
>>> df = pd.DataFrame({('$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','$y'):('b','y')}
>>> df.columns = pandas.MultiIndex.from_tuples([
rename.get(item, item) for item in df.columns.tolist()])
>>> df
a b e
x y f
0 1 3 5
1 2 4 6
如果您必须处理由提供系统命名的超出您控制范围的列负载,我提出了以下方法,它是一种通用方法和特定替换方法的组合。
首先使用正则表达式从数据帧列名创建一个字典,以便丢弃列名的某些附加部分,然后向字典中添加特定替换项,以命名接收数据库中的核心列。
然后将其一次性应用于数据帧。
dict = dict(zip(df.columns, df.columns.str.replace('(:S$|:C1$|:L$|:D$|\.Serial:L$)', '')))
dict['brand_timeseries:C1'] = 'BTS'
dict['respid:L'] = 'RespID'
dict['country:C1'] = 'CountryID'
dict['pim1:D'] = 'pim_actual'
df.rename(columns=dict, inplace=True)
可以将lstrip或strip方法与索引一起使用:
df.columns = df.columns.str.lstrip('$')
or
cols = ['$a', '$b', '$c', '$d', '$e']
pd.Series(cols).str.lstrip('$').tolist()
输出:
['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
df = pd.DataFrame({'$a': [1], '$b': [1], '$c': [1], '$d': [1], '$e': [1]})
如果新列列表的顺序与现有列的顺序相同,则分配很简单:
new_cols = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
df.columns = new_cols
>>> df
a b c d e
0 1 1 1 1 1
如果您有一个将旧列名键入到新列名的字典,可以执行以下操作:
d = {'$a': 'a', '$b': 'b', '$c': 'c', '$d': 'd', '$e': 'e'}
df.columns = df.columns.map(lambda col: d[col]) # Or `.map(d.get)` as pointed out by @PiRSquared.
>>> df
a b c d e
0 1 1 1 1 1
如果你没有列表或字典映射,你可以通过列表理解去掉前导$符号:
df.columns = [col[1:] if col[0] == '$' else col for col in df]
除了已经提供的解决方案之外,您还可以在读取文件时替换所有列。我们可以使用names和header=0来实现这一点。
首先,我们创建一个我们喜欢用作列名的名称列表:
import pandas as pd
ufo_cols = ['city', 'color reported', 'shape reported', 'state', 'time']
ufo.columns = ufo_cols
ufo = pd.read_csv('link to the file you are using', names = ufo_cols, header = 0)
在这种情况下,所有列名都将替换为列表中的名称。