python - 使用 yaml 文件重命名 Pandas 数据框列

Question

有人听说可以将 yaml 文件传递​​给 python 脚本来重命名 pandas 数据框中的列。但我不知道该怎么做，也不确定是否发现了有用的东西。

例如yaml:

mappings:
    new_column_name1: [old_name_1, old_name_2, old_name_3, old_name_4], 
    new_columns_name2: [old_name_5, old_name_6, old_name_7, old_name_8]

df:

old_name1  old_name_6
    1           4
    3           6
    6           31

是否可以使用这样的yaml文件来重命名列(每个列名称出现在列表[old_name_1, old_name_2, old_name_3, old_name_4]重命名为new_column_name1)和最好的方法是什么？

我知道我没有提供任何我尝试过的代码，但我真的不知道。 此外，欢迎任何有关重命名多个数据框中大量列的良好实践的其他建议。

Answer 1

您的示例似乎不是合法的 YAML。相反，它应该是这样的:

mappings:
    new_column_name1: 
        - old_name_1 
        - old_name_2 
        - old_name_3 
        - old_name_4

等等。

无论如何，如果您安装pyaml，您可以使用类似以下内容:

from pyaml import yaml

d = yaml.load(open('foo.yaml', 'r'))['mappings']
cols = []
for c in df.columns:
    cols.append(c)
    for k, v in d.items():
        if c in v:
            cols[-1] = k
            break
df.columns = cols