Renommer les noms de colonnes dans Pandas

Question

J'ai un DataFrame utilisant Pandas et des étiquettes de colonne que je dois modifier pour remplacer les étiquettes de colonne d'origine.

Je voudrais changer le nom des colonnes dans un DataFrame. A où se trouvent les noms des colonnes originales :

['$a', '$b', '$c', '$d', '$e']

à

['a', 'b', 'c', 'd', 'e'].

Les noms des colonnes modifiées sont stockés dans une liste, mais je ne sais pas comment remplacer les noms des colonnes.

Answer 1

Si vous avez déjà une liste pour les nouveaux noms de colonnes, vous pouvez essayer ceci :

new_names = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
new_names_map = {df.columns[i]:new_cols[i] for i in range(len(new_cols))}

df.rename(new_names_map, axis=1, inplace=True)

Answer 2

Vous pourriez utiliser str.slice pour ça :

df.columns = df.columns.str.slice(1)

Answer 3

Une autre option consiste à renommer en utilisant une expression régulière :

import pandas as pd
import re

df = pd.DataFrame({'$a':[1,2], '$b':[3,4], '$c':[5,6]})

df = df.rename(columns=lambda x: re.sub('\$','',x))
>>> df
   a  b  c
0  1  3  5
1  2  4  6

Answer 4

Ma méthode est générique et vous pouvez ajouter des délimiteurs supplémentaires en séparant les virgules. delimiters= variable et à l'épreuve du temps.

Code de travail :

import pandas as pd
import re

df = pd.DataFrame({'$a':[1,2], '$b': [3,4],'$c':[5,6], '$d': [7,8], '$e': [9,10]})

delimiters = '$'
matchPattern = '|'.join(map(re.escape, delimiters))
df.columns = [re.split(matchPattern, i)[1] for i in df.columns ]

Sortie :

>>> df
   $a  $b  $c  $d  $e
0   1   3   5   7   9
1   2   4   6   8  10

>>> df
   a  b  c  d   e
0  1  3  5  7   9
1  2  4  6  8  10

Answer 5

Notez que les approches des réponses précédentes ne fonctionnent pas pour une MultiIndex . Pour un MultiIndex vous devez faire quelque chose comme ce qui suit :

>>> df = pd.DataFrame({('$a','$x'):[1,2], ('$b','$y'): [3,4], ('e','f'):[5,6]})
>>> df
   $a $b  e
   $x $y  f
0  1  3  5
1  2  4  6
>>> rename = {('$a','$x'):('a','x'), ('$b','$y'):('b','y')}
>>> df.columns = pandas.MultiIndex.from_tuples([
        rename.get(item, item) for item in df.columns.tolist()])
>>> df
   a  b  e
   x  y  f
0  1  3  5
1  2  4  6