使用正则表达式为 Pandas 重命名数据框中的列答案

【问题标题】：renaming column in dataframe for Pandas using regular expression使用正则表达式为 Pandas 重命名数据框中的列
【发布时间】：2014-12-17 11:20:03
【问题描述】：

我有一个由 Pandas 制作的数据框，我想删除每个列名末尾的空格。我试过类似的东西：

raw_data.columns.values = re.sub(' $','',raw_data.columns.values)

但这不起作用，我在这里做错了什么吗？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

我应该使用re 包：

raw_data = raw_data.rename(columns=lambda x: re.sub(' $','',x))

【讨论】：

这只会删除 1 个空格。如果您想删除所有空格，请使用它。raw_data.columns.values = re.sub(r'[ ]*$','',raw_data.columns.values)
如果生成的列名不唯一，这会起作用吗？
我尝试循环遍历列 [for col in df.columns]，使用正则表达式确定我需要删除的内容，然后一一重命名列，这很有效很好，但是很慢。您的解决方案性能更高！（对于上下文：我正在剥离列计数器，即（1），（2），...（300），这就是我需要正则表达式的原因）

【解决方案2】：

@Christian 的回答可能对这个特定问题是正确的，但是对于关于替换列中名称的更一般的问题，我建议创建一个字典理解并将其传递给重命名函数：

df.rename(columns={element: re.sub(r'$ (.+)',r'\1', element, flags = re.MULTILINE) for element in df.columns.tolist()})

就我而言，我想在每列的开头添加一些内容，所以：

df.rename(columns={element: re.sub(r'(.+)',r'x_\1', element) for element in df.columns.tolist()})

您可以使用 inplace=True 参数来实际更改数据框。

【讨论】：

【解决方案3】：

我会推荐使用pandas.Series.str.strip

df.columns = df.columns.str.strip()

【讨论】：