删除不需要的字符和编辑熊猫中的列名答案

【问题标题】：Removing unwanted characters and editing Column names in pandas删除不需要的字符和编辑熊猫中的列名
【发布时间】：2019-04-25 00:24:34
【问题描述】：

我有带有某些列名的 pandas df。列名如下，

u'Kanta/City', u'Aluepaso/Regional Level', u'Akue/District', u'Seotukartakudi/地图代码', u'k�/Age', u'2015', u'2016' ，你'2017'，你'2018'。

我想做的是，将一行代码中的列重命名如下，

'City'、'Regional_Level'、'District'、'Map_Code'、'Age'、'2015'、'2016'、'2017'、'2018'。

有没有有效的方法（使用 lambda 函数）？

【问题讨论】：

@Kripalu Sar what you should do when someone answers your question 必须学习！

标签： python pandas lambda multiple-columns rename

【解决方案1】：

使用 lambda：

df.rename(columns=lambda x: x.split('/')[1].replace(' ','_') if '/' in x else x, inplace= True)

df.columns
> Index(['City', 'Regional_Level', 'District', 'Map_code', 'Age', '2015', '2016',
           '2017', '2018'],
          dtype='object')

【讨论】：

【解决方案2】：

最简单的方法是使用正则表达式使用replace。

>>> df
Empty DataFrame
Columns: [Kanta/City, Aluepaso/Regional Level, Akue/District, Seotukartakudi/Map code, k�/Age, 2015, 2016, 2017, 2018]
Index: []

>>> df.columns.str.replace('.*[\\\/]', '')
Index(['City', 'Regional Level', 'District', 'Map code', 'Age', '2015', '2016',
       '2017', '2018'],
      dtype='object')

正则表达式解释：

.* 匹配任何字符（行终止符除外）

* 量词 - 匹配零次和无限次，尽可能多次，根据需要回馈（贪婪）

匹配下面列表中的单个字符[\\\/]

\\ 匹配字符 \ 的字面意思（区分大小写）

\/ 与字符 / 匹配（区分大小写）

【讨论】：

我不理解没有任何评论或反映建议的减号投票？