Pandas：如何将函数应用于列名
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Pandas: how to apply function to column names
提问by Denis Kulagin
I would like all columns to be named in a uniform manner, like:
我希望以统一的方式命名所有列，例如：
Last Name -> LAST_NAME
e-mail -> E_MAIL
ZIP code 2 -> ZIP_CODE_2
For that purpose I wrote a function that uppercases all symbols, keeps digits and replaces rest of the characters with underscore ('_'). Then it replaces multiple underscores with just one and trims underscores at both ends.
为此，我编写了一个函数，该函数将所有符号大写，保留数字并用下划线 ( '_')替换其余字符。然后它用一个替换多个下划线并在两端修剪下划线。
How do I apply this function (lambda) to the column names in Pandas?
如何将此函数 (lambda) 应用于Pandas 中的列名？
回答by EdChum
You can do this without using applyby calling the vectorised strmethods:
您可以apply通过调用矢量化str方法在不使用的情况下执行此操作：
In [62]:
df = pd.DataFrame(columns=['Last Name','e-mail','ZIP code 2'])
df.columns
Out[62]:
Index(['Last Name', 'e-mail', 'ZIP code 2'], dtype='object')
In [63]:
df.columns = df.columns.str.upper().str.replace(' ','_')
df.columns
Out[63]:
Index(['LAST_NAME', 'E-MAIL', 'ZIP_CODE_2'], dtype='object')
Otherwise you can convert the Indexobject to a Seriesusing to_seriesso you can use apply:
否则，您可以将Index对象转换为Seriesusing，to_series以便您可以使用apply：
In [67]:
def func(x):
return x.upper().replace(' ','_')
df.columns = df.columns.to_series().apply(func)
df
Out[67]:
Empty DataFrame
Columns: [LAST_NAME, E-MAIL, ZIP_CODE_2]
Index: []
Thanks to @PaulH for suggesting using renamewith a lambda:
感谢@PaulH 建议使用renamea lambda：
In [68]:
df.rename(columns=lambda c: c.upper().replace(' ','_'), inplace=True)
df.columns
Out[68]:
Index(['LAST_NAME', 'E-MAIL', 'ZIP_CODE_2'], dtype='object')
回答by Willem Van Onsem
You can simply set the .columnsproperty of the data frame. So in order to rename it, you can use:
您可以简单地设置.columns数据框的属性。因此，为了重命名它，您可以使用：
df.columns = list(map(yourlambda,df.columns))Where you of course replace yourlambdawith your lambda expression.
您当然可以yourlambda用您的 lambda 表达式替换。
