蟒蛇：让大熊猫据帧列标题全部小写

例如，如果我有：

data = 

    country country isocode year  XRAT   tcgdp 
0 Canada    CAN 2001 1.54876 924909.44207 
1 Canada    CAN 2002 1.56932 957299.91586 
2 Canada    CAN 2003 1.40105 1016902.00180 
....

我想改变XRAT通过做一些喜欢xrat：

data.headers.lowercase()

所以，我得到：

country country isocode year  xrat   tcgdp 
0 Canada    CAN 2001 1.54876 924909.44207 
1 Canada    CAN 2002 1.56932 957299.91586 
2 Canada    CAN 2003 1.40105 1016902.00180 
3 Canada    CAN 2004 1.30102 1096000.35500 
....

我不会提前知道每个列标题的名称。

谢谢！

来源

2013-11-01 natsuki_1996

你可以这样说：

data.columns = map(str.lower, data.columns)

或

data.columns = [x.lower() for x in data.columns]

例如：

>>> data = pd.DataFrame({'A':range(3), 'B':range(3,0,-1), 'C':list('abc')}) 
>>> data 
    A B C 
0 0 3 a 
1 1 2 b 
2 2 1 c 
>>> data.columns = map(str.lower, data.columns) 
>>> data 
    a b c 
0 0 3 a 
1 1 2 b 
2 2 1 c

来源

2013-11-01 11:42:38

请注意，当lower（column1）== lower（column2）（例如'a'和'A'）时，这会导致重复的列名称。这在稍后参考列时可能会产生意想不到的后果。（例如data ['a']将返回一个DataFrame，而不是一个Series，所有列名为'a'）。例如：https：//gist.github.com/grisaitis/170e82a008480acb4fa3 – grisaitis

'[x.lower（）for data.columns]'相当于： '[x.lower（）for x在数据中]' – joctee

如果你想使用链式方法调用来完成重命名，你可以使用

data.rename(
    columns=unicode.lower 
)

（Python的2）

或

data.rename(
    columns=str.lower 
)

（Python 3中）

来源

2016-06-22 09:28:43 theister

你可以与str.lower容易做到这一点对columns：

df.columns = df.columns.str.lower()

实施例：

In [63]: df 
Out[63]: 
    country country isocode year  XRAT   tcgdp 
0 Canada    CAN 2001 1.54876 9.249094e+05 
1 Canada    CAN 2002 1.56932 9.572999e+05 
2 Canada    CAN 2003 1.40105 1.016902e+06 

In [64]: df.columns = df.columns.str.lower() 

In [65]: df 
Out[65]: 
    country country isocode year  xrat   tcgdp 
0 Canada    CAN 2001 1.54876 9.249094e+05 
1 Canada    CAN 2002 1.56932 9.572999e+05 
2 Canada    CAN 2003 1.40105 1.016902e+06

来源

2016-08-13 10:41:42

蟒蛇：让大熊猫据帧列标题全部小写

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