python - 使用替换链更新 pandas 列名称无法正常工作

Question

我们有以下列名称:

our_df.columns
Index(['Rank', 'Album', 'Artist', 'Label', 'Label Description',
       'Peak Position', 'Last Week Rank', 'Last 2 Week Rank', 'Weeks On Chart',
       'TW Total Activity', '% CHG', 'LW Total Activity', 'TW Album Sales',
       'TW Song Sales', 'TW TEA', 'TW Audio Streaming Activity',
       'TW Video Streaming Activity', 'TW Total SEA (Audio + Video)', 'ATD'],
      dtype='object')

我们想做这样的事情:

our_df.columns.str.replace(' ','_').replace('.', '').replace('+/-','plus_minus').lower()

...我们首先进行所有替换，然后将所有内容转换为小写。但是，此操作失败，并出现错误'Index' object has no attribute 'replace'。我们已将其更新为

our_df.columns.str.replace(' ','_').str.replace('.', '')

# and get the warning
FutureWarning: The default value of regex will change from True to False in a future version. In addition, single character regular expressions will *not* be treated as literal strings when regex=True.

最后，当我们尝试时

our_df.columns.str.replace(' ','_').str.replace('.', '').str.replace('+/-','plus_minus').str.lower()

...我们收到错误在位置 0 没有可重复的内容。

1. 每次 .replace() 调用之间是否需要重复 str.？
2. 我们如何解决 future 的警告？
3. 最后一个错误是由 .replace('+/-','plus_minus') 引起的，因为列中没有 +/-。我们如何处理这个问题，而不是抛出错误，而是简单地不进行替换？
4. 我这样做对吗？

Answer 1

如果要使用str.replace需要重复它，对于+和.需要转义\因为正则表达式特殊字符并添加regex=True以删除 future 警告:

(our_df.columns.str.replace(' ','_', regex=True)
               .str.replace('\.', '', regex=True)
               .str.replace('\+/-','plus_minus', regex=True)
               .str.lower())

或者如果传递字典将值转换为Series，因为错误:

AttributeError: 'Index' object has no attribute 'replace'

---

c = ['Rank', 'Album', 'Artist', 'Label', 'Label Description',
       'Peak Position', 'Last Week Rank', 'Last 2 Week Rank', 'Weeks On Chart',
       'TW Total Activity', '% CHG', 'LW Total Activity', 'TW Album Sales',
       'TW Song Sales', 'TW TEA', 'TW Audio Streaming Activity',
       'TW Video Streaming Activity', 'TW Total SEA (Audio +/- Video)', 'ATD']
our_df = pd.DataFrame(columns=c)

our_df.columns = our_df.columns.to_series().replace({'\s+':'_','\.': '','\+/-':'plus_minus'}, regex=True).str.lower()
print (our_df)
Empty DataFrame
Columns: [rank, album, artist, label, label_description, peak_position, last_week_rank, last_2_week_rank, weeks_on_chart, tw_total_activity, %_chg, lw_total_activity, tw_album_sales, tw_song_sales, tw_tea, tw_audio_streaming_activity, tw_video_streaming_activity, tw_total_sea_(audio_plus_minus_video), atd]
Index: []