数据框重命名列[重复]答案

【问题标题】：Data frame renaming columns [duplicate]数据框重命名列[重复]
【发布时间】：2023-11-15 18:14:01
【问题描述】：

CSV 文件中的数据样本

Model,Displ,Cyl,Trans,Drive,Fuel,Cert Region,Stnd,Stnd Description,Underhood ID,Veh Class,Air Pollution Score,City MPG,Hwy MPG,Cmb MPG,Greenhouse Gas Score,SmartWay,Comb CO2

ACURA RDX,3.5,6,SemiAuto-6,2WD,Gasoline,FA,T3B125,Federal Tier 3 Bin 125,JHNXT03.5GV3,small SUV,3,20,28,23,5,No,386

import pandas as pd
df_18 = pd.read_csv('file name')

请求：重命名所有列标签以用下划线替换空格并将所有内容转换为小写。下面的代码确实有效，我不知道为什么

df_18.rename(str.lower().str.strip().str.replace(" ","_"),axis=1,inplace=True)

【问题讨论】：

df.columns = df.columns.str.lower().str.strip().str.replace(' ', '_') 是链接.str 函数的正确方法。

标签： python dataframe rename

【解决方案1】：

可以直接将列名列表赋值给pandas.DataFrame.columns；您可以在每个列名的列表理解中执行所需的操作，即lower、strip 和replace，并将其分配回dataframe.columns

df_18.columns = [col.lower().strip().replace(" ","_") for col  in df_18]

输出：

       model  displ  cyl  ... greenhouse_gas_score smartway comb_co2
0  ACURA RDX    3.5    6  ...                    5       No      386
[1 rows x 18 columns]

【讨论】：

【解决方案2】：

重命名列的方法有很多种，

reference for renaming columns

reference for replace string

你可以使用下面的代码。

df_18.columns=[col.lower().replace(" ","_")  for col in df_18.columns]

【讨论】：

我收到了这个作为解决方案，但我不明白它是如何工作的 df_18.rename(columns=lambda x: x.strip().lower().replace(" ", " _"), inplace=True) 函数是如何获得 x 属性的？以及所有列如何变化
在数据框的重命名方法中，列参数需要一个字典，即old_value：new_value，或者它可以有一个映射列名的函数，并且inplace=True将changea作为永久的，（默认是假的）pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/…
我理解第一部分，但是“或者它可以有一个映射列名的函数”我无法将它与前面的代码联系起来！！
lambda x: x.strip().lower().replace(" ", "_")，这个lambda函数会获取df_18的列名，并在对应的列中返回带有小写和空格的名称将替换为 _

【解决方案3】：

for column in df_18.columns:
    new_column_name = column.lower().strip().replace(" ","_")

    if new_column_name != column:
        df_18[new_column_name] = df_18[column]
        del df_18[column]

【讨论】：

这种方法有错误。您最终将删除该列。如果源列已经是小写并且没有_，它将被删除。
公平点，编辑并添加了一个条件以防止这种情况发生