我可以使用applymap来更改数据帧的变量名称

如果我想使用pandas更改数据框中的变量名称，可以更改名称而不使用pandas.df.rename（）函数，但使用applymap（）例如我可以使用applymap来更改数据帧的变量名称

Registrar Enrolment Agency State District Sub District Pin Code Gender 
Allahabad Bank Tera Software Ltd Jharkhand Ranchi Namkum 834003 M 
Allahabad Bank Tera Software Ltd Jharkhand Ranchi Ranchi 834004 F 
Allahabad Bank Vakrangee Softwares Limited Gujarat Surat Nizar 394380 M

我需要填写空间中与“_”和所有的变量名的上述数据帧中的变量名应该是小写

来源

2017-01-29 aditya royal matturi

功能applymap用于改变DataFrame元件的所有值因此，对于更改列名是另一种方法。

我认为你需要list comprehension与python str功能lower和replace（它不一样，如果NaN工作）：

df.columns = [col.lower().replace(' ', '_') for col in df.columns] 
print (df) 
     registrar  enrolment_agency   state district sub_district \ 
0 Allahabad Bank Tera Software Ltd  Jharkhand Ranchi  Namkum 
1 Allahabad Bank Tera Software Ltd  Jharkhand Ranchi  Ranchi 
2 Allahabad Bank Vakrangee Softwares Limited Gujarat Surat  Nizar 

    pin_code gender 
0 834003  M 
1 834004  F 
2 394380  M

或用pandas str功能lower和replace解决方案：

df.columns = df.columns.str.replace(' ', '_').str.lower() 
print (df) 
     registrar  enrolment_agency   state district sub_district \ 
0 Allahabad Bank Tera Software Ltd  Jharkhand Ranchi  Namkum 
1 Allahabad Bank Tera Software Ltd  Jharkhand Ranchi  Ranchi 
2 Allahabad Bank Vakrangee Softwares Limited Gujarat Surat  Nizar 

    pin_code gender 
0 834003  M 
1 834004  F 
2 394380  M

编辑：

如果需要更改列名称applymap，这是不可能的，因为此功能不适用于Index（column names）。但如果真的想要类似的东西map：

df.columns = df.columns.map(lambda col: col.lower().replace(' ', '_')) 
print (df) 
     registrar  enrolment_agency   state district sub_district \ 
0 Allahabad Bank Tera Software Ltd  Jharkhand Ranchi  Namkum 
1 Allahabad Bank Tera Software Ltd  Jharkhand Ranchi  Ranchi 
2 Allahabad Bank Vakrangee Softwares Limited Gujarat Surat  Nizar 

    pin_code gender 
0 834003  M 
1 834004  F 
2 394380  M

来源

2017-01-29 11:12:35 jezrael

我不知道df.columns（）给我们一个列表列名。感谢信息，学到了很多！我将使用map（）。 –

你可以用3种方法做到这一点。

改写列

df.columns = [x.lower().replace(' ', '_') for x in df.columns]

使用字符串方法

df.columns = df.columns.str.lower().str.replace(' ', '_')

使用rename

df.rename(columns=lambda x: x.lower().replace(' ', '_'))

来源

2017-01-29 11:14:41 Zero

试试这个：

df.applymap(lambda x: str(x).lower().replace(' ', '_'))

applymap()将更改数据中下划线的空格。如果你想改变它的列，那么你可以采取jezrael或约翰的答案。

来源

2017-01-29 11:18:07 MYGz

我猜OP想要重新命名列，但我不是100％确定的。 'applymap'在OP的问题上看起来有点误导... – MaxU

严重......挑@ JohnGalt的答案。 rename是要走的路。

但是，因为我想尝试添加一些其他的答案还没有涉及尚未：

使用split然后join

df.columns = df.columns.str.lower().str.split().str.join('_') 
df

分割，并加入了更多替代的优势比1下划线的空格_

来源

2017-01-29 21:46:03 piRSquared

我可以使用applymap来更改数据帧的变量名称

回答

相关问题