熊猫：有效地对列名进行大量修改

RDJ 发表于 Dev

RDJ

您如何对数据框列进行大量修改，避免样板代码。

可重现的示例：

data = {'Subject Id': ['1', '2', '3'],
        'First-Name': ['Alex', 'Amy', 'Allen'], 
        'Last, name': ['Anderson', 'Ackerman', 'Ali']}

df = pd.DataFrame(data, columns = ['Subject Id', 'First-Name', 'Last, name'])

df

    Subject Id  First-Name  Last, name
0   1           Alex        Anderson
1   2           Amy         Ackerman
2   3           Allen       Ali

为了清理列名，我通常会这样做：

df.columns = [l.lower() for l in df.columns]
df.columns = [s.replace('-', ' ') for s in df.columns]
df.columns = [d.replace(',', ' ') for d in df.columns]

但是有时我需要进行3个以上的修改。是否有办法将此类操作链接在一起，或者可以更有效地做到这一点？

埃德·楚姆

您可以调用向量化.str方法并将这些调用链接在您的列上，在这里我们使用str.lower和str.replace：

In [91]:
df.columns = df.columns.str.lower().str.replace('-|,', ' ')
df

Out[91]:
  subject id first name last  name
0          1       Alex   Anderson
1          2        Amy   Ackerman
2          3      Allen        Ali

还要注意，没有什么可以阻止您将所有内容组合到一个列表中：

In [93]:
df.columns = [l.lower().replace('-', ' ').replace(',',' ') for l in df.columns]
df

Out[93]:
  subject id first name last  name
0          1       Alex   Anderson
1          2        Amy   Ackerman
2          3      Allen        Ali

在这么少的列上进行列表理解可能会更快：

时机

In [96]:
%timeit [l.lower().replace('-', ' ').replace(',',' ') for l in df.columns]
%timeit df.columns.str.lower().str.replace('-|,', ' ')

100000 loops, best of 3: 5.26 µs per loop
1000 loops, best of 3: 284 µs per loop

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