Question

尝试使用正则表达式重命名pandas数据框列，我知道如何按照以下方式重命名列表，但使用df.rename无法获得成功结果。

输入：

df.columns.values = ['Time', '101 <RoomTemperature> (C)', '102 <ChemberTemperature> (C)', '103 <U1100> (C)', '103 <U1200 (C)', '103 U1500> (C)']

根据以下使用正则表达式的代码对“重命名数据框”列进行的尝试，但不起作用。我想不出如何在df.rename方法中将多条指令放在一起。

df.rename(columns={c: c.strip() for c in df.columns.values.tolist()
                                if "<" and ">" in c: 
                  re.search(r"(?<=<).*(?=>)",c).group(0)}, inplace=True)

我希望它遵循正则表达式并将其重命名为以下内容：

df.columns.values = ["Time", "RoomTemperature", "ChemberTemperature", "U1100", "103 <U1200 (C)", "103 U1500> (C)"]

Answer 1

您可以将功能提取到功能中并执行以下操作：

import re
import pandas as pd

# sample data 
df = pd.DataFrame(
    columns=['Time', '101 <RoomTemperature> (C)', '102 <ChemberTemperature> (C)', '103 <U1100> (C)', '103 <U1200 (C)',
             '103 U1500> (C)'])


# replacement function 
def repl(name):
    match = re.search(r"<(.*?)>", name)
    return match.group(1) if match else name


df.rename(columns={c: repl(c.strip()) for c in df.columns}, inplace=True)

print(df.columns)

输出

Index(['Time', 'RoomTemperature', 'ChemberTemperature', 'U1100',
       '103 <U1200 (C)', '103 U1500> (C)'],
      dtype='object')

话虽如此，您还需要修复正则表达式。

Answer 2

您可以根据需要使用正则表达式提取匹配组，然后可以使用DataFrame.rename来更改列标签。

尝试一下：

import re

col_dict = {}
for col in df.columns:
    mobj = re.search(r"\<(.*?)\>", col)
    if mobj:
        col_dict[col] = mobj.group(1)

df.rename(columns=col_dict, inplace=True)

重命名df.columns后将是：

['Time', 'RoomTemperature', 'ChemberTemperature', 'U1100', '103 <U1200 (C)', '103 U1500> (C)']

Answer 3

另一种解决方案，尽管功能强大，但regex可能会带来一些不友好的外观：

columns = ['Time', '101 <RoomTemperature> (C)', '102 <ChemberTemperature> (C)', '103 <U1100> (C)', '103 <U1200 (C)', '103 U1500> (C)']
df = pd.DataFrame([[1,2,3,4,5,6]],columns=columns)

   p = re.compile(r'((?<=<).*?(?=>))')

  #create a dict for the replacement

  replace_dict = {w:p.search(w).group() for w in df.columns if p.search(w)}

 #pass dictionary into rename method

 df.rename(columns=replace_dict)

使用函数重命名多个熊猫数据框列名称

3 个答案: