如果满足条件，则重命名熊猫数据框中的列答案

【问题标题】：Renaming column in pandas dataframe if condition is met如果满足条件，则重命名熊猫数据框中的列
【发布时间】：2019-09-06 23:50:25
【问题描述】：

我试图弄清楚如果满足某些条件是否可以重命名列标题。我有一个熊猫数据框：

import pandas as pd

data = [[1,'Joe', '2018', 5,7,9]]

df = pd.DataFrame(data, columns = ['ID', 'Name', 'Year', 'FallScore', 'WinterScore', 'SpringScore'])

print(df)
   ID Name  Year  FallScore  WinterScore  SpringScore
0   1  Joe  2018          5            7            9

如果列中包含“Fall”、“Winter”或“Spring”，则将字符串“NEW”添加到列标题的末尾。这是所需输出的样子。

df_desired = pd.DataFrame(data, columns = ['ID', 'Name', 'Year', 'FallScoreNEW', 'WinterScoreNEW', 'SpringScoreNEW'])

print(df_desired)
   ID Name  Year  FallScoreNEW  WinterScoreNEW  SpringScoreNEW
0   1  Joe  2018             5               7               9

我能够获得每个术语的布尔值数组，但无法弄清楚如果找到“秋季”、“冬季”或“春季”，如何替换列标题。请注意，我不知道实际的列标题，我只知道它们将包含“Fall”、“Winter”或“Spring”

我得到一个布尔值数组的方法在这里：

df.columns.str.contains('Fall')
df.columns.str.contains('Winter')
df.columns.str.contains('Spring')

任何帮助将不胜感激！

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe rename

【解决方案1】：

您可以将rename 与 lambda 一起使用：

df.rename(lambda x: x + 'NEW' if any(k in x for k in keys) else x, axis=1)

   ID Name  Year  FallScoreNEW  WinterScoreNEW  SpringScoreNEW
0   1  Joe  2018             5               7               9

如果您不希望仅为重命名操作返回数据副本，这也可以用作列表推导式。

df.columns = [x + 'NEW' if any(k in x for k in keys) else x for x in df]
df

   ID Name  Year  FallScoreNEW  WinterScoreNEW  SpringScoreNEW
0   1  Joe  2018             5               7               9

【讨论】：

谢谢！正是我想要的！
这里，keys 指的是一个字符串列表，每个字符串是一个季节。