如何让pandas dataframe列标题全部小写?

时间:2013-11-01 11:39:26

标签: python pandas dataframe

我想让我的pandas数据框中的所有列标题都小写

实施例

如果我有:

data =

  country country isocode  year     XRAT          tcgdp
0  Canada             CAN  2001  1.54876   924909.44207
1  Canada             CAN  2002  1.56932   957299.91586
2  Canada             CAN  2003  1.40105  1016902.00180
....

我想通过执行以下操作将XRAT更改为xrat:

data.headers.lowercase()

所以我得到了:

  country country isocode  year     xrat          tcgdp
0  Canada             CAN  2001  1.54876   924909.44207
1  Canada             CAN  2002  1.56932   957299.91586
2  Canada             CAN  2003  1.40105  1016902.00180
3  Canada             CAN  2004  1.30102  1096000.35500
....

我不会提前知道每个列标题的名称。

6 个答案:

答案 0 :(得分:118)

你可以这样做:

data.columns = map(str.lower, data.columns)

data.columns = [x.lower() for x in data.columns]

示例:

>>> data = pd.DataFrame({'A':range(3), 'B':range(3,0,-1), 'C':list('abc')})
>>> data
   A  B  C
0  0  3  a
1  1  2  b
2  2  1  c
>>> data.columns = map(str.lower, data.columns)
>>> data
   a  b  c
0  0  3  a
1  1  2  b
2  2  1  c

答案 1 :(得分:62)

您可以使用columns df.columns = df.columns.str.lower() 轻松完成此操作:

In [63]: df
Out[63]: 
  country country isocode  year     XRAT         tcgdp
0  Canada             CAN  2001  1.54876  9.249094e+05
1  Canada             CAN  2002  1.56932  9.572999e+05
2  Canada             CAN  2003  1.40105  1.016902e+06

In [64]: df.columns = df.columns.str.lower()

In [65]: df
Out[65]: 
  country country isocode  year     xrat         tcgdp
0  Canada             CAN  2001  1.54876  9.249094e+05
1  Canada             CAN  2002  1.56932  9.572999e+05
2  Canada             CAN  2003  1.40105  1.016902e+06

示例:

HttpContext

答案 2 :(得分:12)

如果要使用链式方法调用进行重命名,可以使用

data.rename(
    columns=unicode.lower
)

(Python 2)

data.rename(
    columns=str.lower
)

(Python 3)

答案 3 :(得分:1)

df.columns = df.columns.str.lower()

是最简单的方法,但是如果某些标头为数字,则会给出错误消息

如果您有数字标题,请使用此标题:

df.columns = [str(x).lower() for x in df.columns]

答案 4 :(得分:0)

这是一种简单的方法: data.columns = data.columns.str.lower()

答案 5 :(得分:0)

我注意到如果列名由数字组成(例如“123”),其他一些答案将失败。也试试这些来处理这种情况。

选项 1:使用 df.rename

def rename_col(old_name):
    return str(old_name).lower()

df.rename(rename_col)

选项 2(来自 this comment):

df.columns.astype(str).str.lower()