Pandas的DataFrame-重命名多个同名列

Question

我在df中有几个相同的列。需要重命名它们。通常的重命名会重命名所有 无论如何，我可以将下面的blah重命名为blah1，blah4，blah5？

    In [6]:

    df=pd.DataFrame(np.arange(2*5).reshape(2,5))
    df.columns=['blah','blah2','blah3','blah','blah']
    df
    Out[6]:


blah    blah2   blah3   blah    blah
0    0   1   2   3   4
1    5   6   7   8   9

在[7]中：

df.rename(columns = {'blah':'blah1'})
Out[7]:
        blah1   blah2   blah3   blah1   blah1
        0    0   1   2   3   4
        1    5   6   7   8   9

Answer 1

我希望在Pandas中找到一个解决方案，而不是一般的Python解决方案。 如果列的get_loc（）函数找到指向找到重复项的位置的值为“True”的重复项，则返回一个屏蔽数组。然后我使用掩码将新值分配到这些位置。在我的例子中，我提前知道要得到多少个dup，以及要分配给它们什么，但是看起来df.columns.get_duplicates（）将返回所有dup的列表，如果需要更通用的dup消除操作，则可以将该列表与get_loc（）结合使用

cols=pd.Series(df.columns)
for dup in df.columns.get_duplicates(): 
    cols[df.columns.get_loc(dup)] = ([dup + '.' + str(d_idx) 
                                     if d_idx != 0 
                                     else dup 
                                     for d_idx in range(df.columns.get_loc(dup).sum())]
                                    )
df.columns=cols

    blah    blah2   blah3   blah.1  blah.2
 0     0        1       2        3       4
 1     5        6       7        8       9

新的更好的方法（更新日期：2019年12月3日）

下面的代码比上面的代码好。从下面的另一个答案（@SatishSK）复制：

#sample df with duplicate blah column
df=pd.DataFrame(np.arange(2*5).reshape(2,5))
df.columns=['blah','blah2','blah3','blah','blah']
df

# you just need the following 4 lines to rename duplicates
# df is the dataframe that you want to rename duplicated columns

cols=pd.Series(df.columns)

for dup in cols[cols.duplicated()].unique(): 
    cols[cols[cols == dup].index.values.tolist()] = [dup + '.' + str(i) if i != 0 else dup for i in range(sum(cols == dup))]

# rename the columns with the cols list.
df.columns=cols

df

输出：

    blah    blah2   blah3   blah.1  blah.2
0   0   1   2   3   4
1   5   6   7   8   9