我想从
['$a', '$b', '$c', '$d', '$e']
to
['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
我想从
['$a', '$b', '$c', '$d', '$e']
to
['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
当前回答
我的方法是通用的,您可以通过逗号分隔分隔符=variable来添加额外的分隔符,并对其进行未来验证。
工作代码:
import pandas as pd
import re
df = pd.DataFrame({'$a':[1,2], '$b': [3,4],'$c':[5,6], '$d': [7,8], '$e': [9,10]})
delimiters = '$'
matchPattern = '|'.join(map(re.escape, delimiters))
df.columns = [re.split(matchPattern, i)[1] for i in df.columns ]
输出:
>>> df
$a $b $c $d $e
0 1 3 5 7 9
1 2 4 6 8 10
>>> df
a b c d e
0 1 3 5 7 9
1 2 4 6 8 10
其他回答
请注意,前面答案中的方法不适用于MultiIndex。对于MultiIndex,您需要执行以下操作:
>>> df = pd.DataFrame({('$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','$y'):('b','y')}
>>> df.columns = pandas.MultiIndex.from_tuples([
rename.get(item, item) for item in df.columns.tolist()])
>>> df
a b e
x y f
0 1 3 5
1 2 4 6
假设您的数据集名称为df,df具有。
df = ['$a', '$b', '$c', '$d', '$e']`
所以,要重命名这些,我们只需这样做。
df.columns = ['a','b','c','d','e']
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']]
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={‘$a‘:‘a‘})
同样,您可以更改任何行或列。
另一种替换原始列标签的方法是从原始列标签中删除不需要的字符(此处为“$”)。
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。)