Pandas 使用通配符重命名列答案

【问题标题】：Pandas rename columns with wildcardPandas 使用通配符重命名列
【发布时间】：2018-03-24 05:29:03
【问题描述】：

我的 df 看起来像这样：

Datum   Zeit    Temperatur[Â°C]     Luftdruck   Windgeschwindigkeit[m/s]    Windrichtung[Grad]  Relative Luftfeuchtigkeit[%]    Globalstrahlung[W/mÂ²]

现在我想像这样重命名列：#

wetterdaten.rename(columns={'Temperatur%': 'Temperatur', 'Luftdruck[hPa]': 'Luftdruck'}, inplace=True)

% 是通配符。但当然不会像这样工作。

日志数据中列名的开头始终相同，但结局会随时间变化。

【问题讨论】：

标签： pandas rename wildcard

【解决方案1】：

您可以过滤列并获取名称：

wetterdaten.rename(columns={wetterdaten.filter(regex='Temperatur.*').columns[0]: 'Temperatur', 
                            wetterdaten.filter(regex='Luftdruck.*').columns[0]: 'Luftdruck'},
                   inplace=True)

【讨论】：

【解决方案2】：

另外，你可以试试下面的代码；它将#Item Code无条件替换为Item Name。

代码：

pd.rename(columns = {'#Item Code':'Item Name'}, inplace = True)

【讨论】：

【解决方案3】：

你可以准备一个函数来重命名你的列：

rename_columns(old_name):
    if old_name == 'Temperatur':
        new_name = old_name + whichever_you_wants    # may be another function call
    elif old_name == 'Luftdruck':
        new_name = 'Luftdruck[hPa]'
    else:
        new_name = old_name
    return new_name

然后将该函数用作参数的.rename() 方法：

wetterdaten.rename(columns=rename_columns, inplace=True)

【讨论】：

这可能不是 OP 所需要的，但这正是我所需要的。这是迄今为止最干净的解决方案。不错！

【解决方案4】：

您可以通过dict 使用replace，对于通配符使用.* 和作为字符串开头^：

d = {'^Temperatur.*': 'Temperatur', 'Luftdruck[hPa]': 'Luftdruck'}
df.columns = df.columns.to_series().replace(d, regex=True)

示例：

cols = ['Datum',   'Zeit',    'Temperatur[Â°C]', 'Luftdruck' ,  'Windgeschwindigkeit[m/s]',
        'Windrichtung[Grad]',  'Relative Luftfeuchtigkeit[%]',   ' Globalstrahlung[W/mÂ²]']

df = pd.DataFrame(columns=cols)
print (df)
Empty DataFrame
Columns: [Datum, Zeit, Temperatur[Â°C], Luftdruck, Windgeschwindigkeit[m/s], 
          Windrichtung[Grad], Relative Luftfeuchtigkeit[%],  Globalstrahlung[W/mÂ²]]
Index: []

d = {'^Temperatur.*': 'Temperatur', 'Luftdruck.*': 'Luftdruck'}
df.columns = df.columns.to_series().replace(d, regex=True)
print (df)

Empty DataFrame
Columns: [Datum, Zeit, Temperatur, Luftdruck, Windgeschwindigkeit[m/s], 
          Windrichtung[Grad], Relative Luftfeuchtigkeit[%],  Globalstrahlung[W/mÂ²]]
Index: []

【讨论】：

这不是我想要的。