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python - 根据条件重命名熊猫数据框的多列

问题描述

我有一个 df，我需要将 40 个列名重命名为空字符串。这可以通过使用来实现.rename()，但我需要提供dict中的所有列名，需要重命名。我正在寻找一些更好的方法来通过一些模式匹配来重命名列。在列名中找到 NULL/UNNAMED 的任何位置，将其替换为空字符串。

df1：原始df（在实际df中，我有大约20列作为NULL1-NULL20和20列作为UNNAMED1-UNNAMED20）

    NULL1   NULL2   C1  C2  UNNAMED1    UNNAMED2
0   1   11  21  31  41  51
1   2   22  22  32  42  52
2   3   33  23  33  43  53
3   4   44  24  34  44  54

所需的输出df：

            C1  C2      
0   1   11  21  31  41  51
1   2   22  22  32  42  52
2   3   33  23  33  43  53
3   4   44  24  34  44  54

这可以通过

df.rename(columns={'NULL1':'', 'NULL2':'', 'UNNAMED1':'', 'UNNAMED2':''}, inplace=True)

但我不想创建包含 40 个元素的长字典

标签： pythonpython-3.xpandas

解决方案

如果你想坚持rename：

def renaming_fun(x):
    if "NULL" in x or "UNNAMED" in x:
        return "" # or None
    return x

df = df.rename(columns=renaming_fun)

如果映射函数变得更复杂，它会很方便。否则，列表推导会：

df.columns = [renaming_fun(col) for col in cols]

另一种可能：

df.columns = map(renaming_fun, df.columns)

但正如已经提到的，用空字符串重命名不是你通常会做的事情。

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