使用正则表达式和字典重命名数据框列答案

【问题标题】：Renaming dataframe columns with regex and dictionary使用正则表达式和字典重命名数据框列
【发布时间】：2020-08-01 03:20:51
【问题描述】：

我有一个这样的数据框：

code_0101    code_0102    code_0103    code_0104    ...
0            1            2            3            ...
...          ...          ...          ...

我还有一本字典：

{'0101': 'cirurgical_procedures', '0102': 'medical_care', '0103': 'remedy', ...}

我想将正则表达式应用于数据框列并替换我的字典中的代码编号，并得到如下内容：

code_cirurgical_procedures    code_medical_care       ...
0                             1                       ...
...                           ...

关于字典，我该如何执行这两个步骤，特别是第二个步骤？

【问题讨论】：

标签： python regex pandas dataframe

【解决方案1】：

使用series.replace 替换并分配回列

d = {'0101': 'cirurgical_procedures', '0102': 'medical_care', '0103': 'remedy'}
df.columns = df.columns.to_series().replace(d, regex=True)

Out[12]:
   code_cirurgical_procedures  code_medical_care  code_remedy  code_0104
0                           0                  1            2          3

【讨论】：

【解决方案2】：

假设code 作为前缀，您可以使用字典理解，

 cols = {'0101': 'cirurgical_procedures', '0102': 'medical_care', '0103': 'remedy'}

df.rename(columns = {f"code_{k}": f"code_{v}" for k,v in cols.items()})

【讨论】：

谢谢！第一次看到听写理解
但是为了好奇，如果每列的前缀都不一样，我该怎么办？