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
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]
其他回答
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$)', '')))
dict['brand_timeseries:C1'] = 'BTS'
dict['respid:L'] = 'RespID'
dict['country:C1'] = 'CountryID'
dict['pim1:D'] = 'pim_actual'
df.rename(columns=dict, inplace=True)
如“使用文本数据:
df.columns = df.columns.str.replace('$', '')
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
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={‘$a‘:‘a‘})
同样,您可以更改任何行或列。
如果您只想删除“$”符号,请使用以下代码
df.columns = pd.Series(df.columns.str.replace("$", ""))