我可以使用applymap更改数据框的变量名称吗？

Question

如果我想使用pandas更改数据框中的变量名称，可以使用applymap()而不是pandas.df.rename()函数来更改名称。例如：

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

我需要用下划线填充上述数据框中变量名称中的空格，并且所有变量名称都应为小写。

- aditya royal matturi

Answer 1

函数 applymap 用于逐个元素地更改 DataFrame 的所有值，因此更改列名字需要使用其他方法。

我认为你需要使用 list comprehension 结合 python str 函数 lower 和 replace （如果遇到 NaN 则无法工作）：

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  

或使用 pandas str 函数lower 和 replace 解决：

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：

如果需要通过 applymap 更改列名，这是不可能的，因为该函数未实现对 Index（即列名）的支持。但是，如果确实需要类似的功能，请使用map函数：

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  

- jezrael

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我不知道df.columns()会给我们一个列名列表。谢谢你提供的信息，我学到了很多！我将使用map()。 - aditya royal matturi

Answer 2

你可以用三种方式来实现这一点。

1. 重写列。 2. 使用计算列。 3. 使用视图。

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(' ', '_'))

- Zero

Answer 3

试试这个：

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

applymap()函数将把数据中的空格改为下划线。如果您想在列中进行更改，则可以使用jezrael或John的答案。

- Mohammad Yusuf

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我猜OP想要重命名列，但我不能百分之百确定。在OP的问题中，applymap看起来有点误导人。 - MaxU - stand with Ukraine

Answer 4

严肃点，选@JohnGalt的答案。使用rename即可。

但是因为我想尝试添加其他答案没有涵盖的内容：

使用split然后join。

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

分割和连接具有将多个空格替换为下划线_的优点。

- piRSquared