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python - 基于模式搜索重命名多个列

问题描述

我正在导入一个在行值中有很多缩进的 excel 文件。这些缩进用于指定类别和子类别。当我将文件移植到熊猫时，会创建许多未命名的列，例如：

['以百万计的水平'，'未命名：1'，'未命名：2'，'未命名：3'，''，'国民健康总支出'，'医院护理'，'医师和临床服务'，'其他专业服务”、“牙科服务”、“未命名：10”、“其他健康、住宅和个人护理”、“家庭保健”、“护理设施和持续护理退休社区”、“未命名：14”、“处方药品”、“耐用医疗设备”、“其他非耐用医疗产品”、“未命名：18”、“未命名：19”、“州”、“联邦”、“健康保险净成本”、“政府公共卫生活动”、“未命名：24”、“研究”、“结构”、“设备”]

我尝试了几件事：

    type_of_prog_1.columns= type_of_prog_1.columns.str.replace('Unnamed: *', 
    '')
    type_of_prog_1= type_of_prog_1.rename(columns=lambda x: 
    x.replace('Unnamed: *', 'Level: *'))

输出是列的数字为 1、2、3 等。编号的列使以后切片变得困难。

理想情况下，我希望根据“未命名”之后的数字将列命名为“级别 1”或“级别 2”。因为有 24 个未命名列，我不想这样做- {“未命名 1”：“ 1级”，...}

标签： pythonpandasdataframerename

解决方案

根据您对问题的描述，您可以致电Index.str.replace：

df.columns = df.columns.str.replace('Unnamed:', 'Level')

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