Question

我有一个数据框，在我的脚本的早期，我使用以下命名列：

beta = 1.17
names =np.arange((beta-0.05),(beta+0.05),.01)
dfs.columns = [r'$\beta$'+str(i) for i in names]

稍后在脚本中，我想将r'$\beta$'替换为ats。

我尝试了以下内容：

dfs.columns = dfs.columns.str.replace("[(r'$\beta$')]", "ats")

但是，它没有按预期工作。任何建议都很感激。

感谢。

Answer 1

您需要转义特殊正则表达式字符$：

beta = 1.17
names =np.arange((beta-0.05),(beta+0.05),.01)

dfs = pd.DataFrame(0, columns=names, index=[0])
dfs.columns = [r'$\beta$'+str(i) for i in names]

dfs.columns = dfs.columns.str.replace(r'\$\\beta\$', "ats")
print (dfs)

   ats1.1199999999999999  ats1.13  ats1.14  ats1.15  ats1.16  ats1.17  \
0                      0        0        0        0        0        0   

   ats1.18  ats1.19  ats1.2  ats1.21  ats1.22  
0        0        0       0        0        0

Answer 2

我使用str.replace两次

df.columns.str.replace('[^0-9a-zA-Z.]+', "").str.replace('beta','ats')
Index(['ats1.1199999999999999', 'ats1.13', 'ats1.14', 'ats1.15', 'ats1.16',
       'ats1.17', 'ats1.18', 'ats1.19', 'ats1.2', 'ats1.21', 'ats1.22'],
      dtype='object')

Answer 3

问题似乎是pandas.Series.replace使用正则表达式。所以你需要反斜杠来表示一个字符而不是一个特殊字符。

df.columns.str.replace(r"\$\\beta\$", "ats")

如何重命名包含特殊（希腊）字符的列

3 个答案: