使用列表理解更改 python pandas 中的列名答案

【问题标题】：Change column names in python pandas using list comprehension使用列表理解更改 python pandas 中的列名
【发布时间】：2020-08-18 11:17:54
【问题描述】：

我目前正在尝试更改以下列名称：

Unnamed: 1 | Unnamed: 2         <----- Column names
    Alfa       Beta             <----- Data

进入：

 2016 | 2017
 Alfa   Beta

我用过：

df.rename(columns=lambda x: re.sub(r"Unnamed\:\s\d+"," ",x))

用空格替换列名，但我想创建一个循环，以便自动替换为 2016 和 2017

[另外] 我这样做是为了创建值列表

for i in range(len(df.columns[:])):
    i+=2016
    str(i)

结果给出：

2016
2017

是否有任何方法可以将这些值替换为列表理解？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

df.rename(columns=lambda x: int(x.strip('Unnamed: '))+2015)

【讨论】：

【解决方案2】：

我认为这里的列表理解不是必需的，只分配 range 并从变量开始：

start = 2016
df.columns = range(start, start + len(df.columns))
print (df)
   2016  2017
0  Alfa  Beta

【讨论】：

【解决方案3】：

陷入这个困境，按照 OP 对列表理解的要求去做：

df.columns = [re.sub(r'Unnamed: [12]', lambda x: str(int(x.group(0).strip('Unnamed: '))+2015), item) for item in df.columns]

我知道这是一个非常长的单行，但 OP 要求它，但同意其他人的观点，除非 df 包含很多列，否则手动操作是可行的方法。 lambda 函数部分应该是一个独立的函数，这将为更高级的操作提供更大的灵活性。

这一行可以改变下面的标题：

    col1    Unnamed: 1  col3    Unnamed: 2
0    1        Alfa        3       Beta

到：

  col1  2016    col3    2017
0   1   Alfa     3      Beta

【讨论】：