python - 根据条件重命名 Pandas 数据框的多列

Question

我有一个 df，我需要在其中将 40 个列名称重命名为空字符串。这可以通过使用 .rename() 来实现，但是我需要在 dict 中提供所有需要重命名的列名。我正在寻找一些更好的方法来通过一些模式匹配来重命名列。在列名中找到 NULL/UNNAMED 的任何地方，将其替换为空字符串。

df1:原始 df(在实际 df 中，我有大约 20 列作为 NULL1-NULL20 和 20 列作为 UNNAMED1-UNNAMED20)

    NULL1   NULL2   C1  C2  UNNAMED1    UNNAMED2
0   1   11  21  31  41  51
1   2   22  22  32  42  52
2   3   33  23  33  43  53
3   4   44  24  34  44  54

期望的输出 df:

            C1  C2      
0   1   11  21  31  41  51
1   2   22  22  32  42  52
2   3   33  23  33  43  53
3   4   44  24  34  44  54

这可以通过

来实现

df.rename(columns={'NULL1':'', 'NULL2':'', 'UNNAMED1':'', 'UNNAMED2':''}, inplace=True)

但我不想创建包含 40 个元素的长字典

Answer 1

如果你想坚持使用rename:

def renaming_fun(x):
    if "NULL" in x or "UNNAMED" in x:
        return "" # or None
    return x

df = df.rename(columns=renaming_fun)

如果映射函数变得更复杂，它会很方便。否则，列表理解会做:

df.columns = [renaming_fun(col) for col in cols]

另一种可能性:

df.columns = map(renaming_fun, df.columns)

但是正如已经提到的，用空字符串重命名不是您通常会做的事情。