Pandas 使用通配符重命名列

Question

我的 df 是这样的：

Datum   Zeit    Temperatur[Â°C]     Luftdruck   Windgeschwindigkeit[m/s]    Windrichtung[Grad]  Relative Luftfeuchtigkeit[%]    Globalstrahlung[W/mÂ²]

现在我想像这样重命名列：#

wetterdaten.rename(columns={'Temperatur%': 'Temperatur', 'Luftdruck[hPa]': 'Luftdruck'}, inplace=True)

其中 % 是通配符。不过这样当然不行了

列名的开头在日志数据中始终相同，但结局是暂时改变的。

Answer 1

您可以通过 dict 使用 replace，用于通配符 .* 和字符串开头 ^:

d = {'^Temperatur.*': 'Temperatur', 'Luftdruck[hPa]': 'Luftdruck'}
df.columns = df.columns.to_series().replace(d, regex=True)

样本：

cols = ['Datum',   'Zeit',    'Temperatur[Â°C]', 'Luftdruck' ,  'Windgeschwindigkeit[m/s]',
        'Windrichtung[Grad]',  'Relative Luftfeuchtigkeit[%]',   ' Globalstrahlung[W/mÂ²]']

df = pd.DataFrame(columns=cols)
print (df)
Empty DataFrame
Columns: [Datum, Zeit, Temperatur[Â°C], Luftdruck, Windgeschwindigkeit[m/s], 
          Windrichtung[Grad], Relative Luftfeuchtigkeit[%],  Globalstrahlung[W/mÂ²]]
Index: []

d = {'^Temperatur.*': 'Temperatur', 'Luftdruck.*': 'Luftdruck'}
df.columns = df.columns.to_series().replace(d, regex=True)
print (df)

Empty DataFrame
Columns: [Datum, Zeit, Temperatur, Luftdruck, Windgeschwindigkeit[m/s], 
          Windrichtung[Grad], Relative Luftfeuchtigkeit[%],  Globalstrahlung[W/mÂ²]]
Index: []

Answer 2

您可以筛选列并获取名称：

wetterdaten.rename(columns={wetterdaten.filter(regex='Temperatur.*').columns[0]: 'Temperatur', 
                            wetterdaten.filter(regex='Luftdruck.*').columns[0]: 'Luftdruck'},
                   inplace=True)

Answer 3

您可以准备一个函数来重命名您的列：

rename_columns(old_name):
    if old_name == 'Temperatur':
        new_name = old_name + whichever_you_wants    # may be another function call
    elif old_name == 'Luftdruck':
        new_name = 'Luftdruck[hPa]'
    else:
        new_name = old_name
    return new_name

然后使用该函数作为参数的.rename()方法：

wetterdaten.rename(columns=rename_columns, inplace=True)

Answer 4

另外，您可以试试下面的代码；无条件地将 #Item Code 替换为 Item Name。

代码：

pd.rename(columns = {'#Item Code':'Item Name'}, inplace = True)

Pandas 使用通配符重命名列

Pandas rename columns with wildcard

rename

wildcard

pandas