Question

我的pandas df具有某些列名称。列名如下，

u'Kanta / City'，u'Aluepaso / Region Level'，u'Akue / District'，u'Seotukartakudi / Map code'，u'k�/ Age'，u'2015'，u'2016' ，u'2017'，u'2018'。

我想做的是，按如下所示在一行代码中重命名列，

“城市”，“区域级别”，“地区”，“地图代码”，“年龄”，“ 2015”，“ 2016”，“ 2017”，“ 2018”。

有什么有效的方法（使用lambda函数）吗？

Answer 1

使用lambda：

df.rename(columns=lambda x: x.split('/')[1].replace(' ','_') if '/' in x else x, inplace= True)

df.columns
> Index(['City', 'Regional_Level', 'District', 'Map_code', 'Age', '2015', '2016',
           '2017', '2018'],
          dtype='object')

Answer 2

使用正则表达式使用replace最简单。

>>> df
Empty DataFrame
Columns: [Kanta/City, Aluepaso/Regional Level, Akue/District, Seotukartakudi/Map code, k�/Age, 2015, 2016, 2017, 2018]
Index: []

>>> df.columns.str.replace('.*[\\\/]', '')
Index(['City', 'Regional Level', 'District', 'Map code', 'Age', '2015', '2016',
       '2017', '2018'],
      dtype='object')

正则表达式说明：

.*匹配任何字符（行终止符除外）

*量词-尽可能在零到无限次之间进行匹配，并根据需要进行回馈（贪婪）

匹配[\\\/]下面的列表中存在的单个字符

\\从字面上匹配字符\（区分大小写）

\/从字面上匹配字符/（区分大小写）

删除不必要的字符并编辑熊猫中的列名

2 个答案: