使用函数重命名多个Dataframe列名

Question

尝试使用正则表达式重命名pandas dataframe列，我知道如何按照下面的方法重命名列表，但无法使用df.rename获得成功结果

输入：

df.columns.values = ['Time', '101 <RoomTemperature> (C)', '102 <ChemberTemperature> (C)', '103 <U1100> (C)', '103 <U1200 (C)', '103 U1500> (C)']

按照下面的代码使用正则表达式重命名dataframe列的尝试，但它不起作用。我想不出如何在df.rename方法中将多条指令放在一起

df.rename(columns={c: c.strip() for c in df.columns.values.tolist()
                                if "<" and ">" in c: 
                  re.search(r"(?<=<).*(?=>)",c).group(0)}, inplace=True)

我希望它遵循regex，并按照以下方式将其重命名为：

df.columns.values = ["Time", "RoomTemperature", "ChemberTemperature", "U1100", "103 <U1200 (C)", "103 U1500> (C)"]

Answer 1

另一个解决方案是，regex可能会有一些不友好的外观，尽管它有强大的功能：

columns = ['Time', '101 <RoomTemperature> (C)', '102 <ChemberTemperature> (C)', '103 <U1100> (C)', '103 <U1200 (C)', '103 U1500> (C)']
df = pd.DataFrame([[1,2,3,4,5,6]],columns=columns)

   p = re.compile(r'((?<=<).*?(?=>))')

  #create a dict for the replacement

  replace_dict = {w:p.search(w).group() for w in df.columns if p.search(w)}

 #pass dictionary into rename method

 df.rename(columns=replace_dict)

Answer 2

您可以将功能提取到函数中并执行以下操作：

import re
import pandas as pd

# sample data 
df = pd.DataFrame(
    columns=['Time', '101 <RoomTemperature> (C)', '102 <ChemberTemperature> (C)', '103 <U1100> (C)', '103 <U1200 (C)',
             '103 U1500> (C)'])


# replacement function 
def repl(name):
    match = re.search(r"<(.*?)>", name)
    return match.group(1) if match else name


df.rename(columns={c: repl(c.strip()) for c in df.columns}, inplace=True)

print(df.columns)

输出

Index(['Time', 'RoomTemperature', 'ChemberTemperature', 'U1100',
       '103 <U1200 (C)', '103 U1500> (C)'],
      dtype='object')

也就是说，您还需要修复正则表达式

Answer 3

您可以根据需要使用正则表达式提取匹配组，然后使用^{}更改列标签

试试这个：

import re

col_dict = {}
for col in df.columns:
    mobj = re.search(r"\<(.*?)\>", col)
    if mobj:
        col_dict[col] = mobj.group(1)

df.rename(columns=col_dict, inplace=True)

重命名后df.columns将为：

['Time', 'RoomTemperature', 'ChemberTemperature', 'U1100', '103 <U1200 (C)', '103 U1500> (C)']