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Python - 数据框列在“.”后重命名为大写字母

[英]Python - data frame columns rename with capital letter after the '.'

我有一些列遵循模式“abc.def”,我正在尝试使用函数将其更改为“abcDef”。 我可以用df.rename(columns={'abc.def': 'abcDef'}, inplace = True)但寻找一种可以应用于不同数据框的更通用的方法。 我是为简单的字符串做的,我不知道如何将它应用于列名。 我试图将列名添加到列表中并将函数附加到列表中,但这也不起作用。

我的 df 是:

import pandas as pd
import re
            
            
data = {'end.date': ['01/10/2020 15:23', '01/10/2020 16:31', '01/10/2020 16:20', '01/10/2020 11:00'],
                  'start.date': ['01/10/2020 13:38', '01/10/2020 14:49', '01/10/2020 14:30','01/10/2020 14:30']
                  }
            
df = pd.DataFrame(data, columns = ['end.Date','start.date'])

# below is my go at the text.             
text = 'abs.d'
splitFilter = re.compile('([.!?]\s*)')
splitColumnName = splitFilter.split(text)
print(splitColumnName)
        
final = ''.join([i.capitalize() for i in splitColumnName])
final = final.replace('.', '')
print(final)

我想你想要那样的东西?

import pandas as pd
import re
            
            
data = {'end.date': ['01/10/2020 15:23', '01/10/2020 16:31', '01/10/2020 16:20', '01/10/2020 11:00'],
                  'start.date': ['01/10/2020 13:38', '01/10/2020 14:49', '01/10/2020 14:30','01/10/2020 14:30']
                  }
            
df = pd.DataFrame(data, columns = ['end.Date','start.date'])

# below is my go at the text.   
def formatColumn(column) :
  splitFilter = re.compile('([.!?]\s*)')
  splitColumnName = splitFilter.split(column)
          
  final = ''.join([i.capitalize() for i in splitColumnName])
  final = final.replace('.', '')
  return final[0].lower() + final[1:] 

df.rename(columns=dict(zip(df.columns, [formatColumn(c) for c in df.columns])))

我使用了@Arne 和@LeMorse 的答案并编译了我需要的内容。 再次感谢!

import pandas as pd
import re
            
            
data = {'end.date': ['01/10/2020 15:23', '01/10/2020 16:31', '01/10/2020 16:20', '01/10/2020 11:00'],
                  'start.date': ['01/10/2020 13:38', '01/10/2020 14:49', '01/10/2020 14:30','01/10/2020 14:30']
                  }
            
df = pd.DataFrame(data, columns = ['end.Date','start.date'])

# below is my go at the text.   
def formatColumn(column) :
  splitFilter = re.compile('([.!?]\s*)')
  splitColumnName = splitFilter.split(column)
          
  final = ''.join([i.capitalize() for i in splitColumnName])
  final = final.replace('.', '')
  return final[0].lower() + final[1:] 

df.columns = [formatColumn(col) for col in df.columns]

您可以将代码将单个字符串转换为函数,然后将此函数应用于每个列名,例如使用列表理解:

def camelCase(text):
    splitFilter = re.compile('([.!?]\s*)')
    splitColumnName = splitFilter.split(text)
    final = ''.join([i.capitalize() for i in splitColumnName])
    final = final.replace('.', '')
    return final

df.columns = [camelCase(col) for col in df.columns]

请注意,目前您的代码也将第一个字母大写。

def splitAndRenameColumns(df, splitSignal):
 # get all the columns in a list
 columnNameList = df.columns.values.tolist()
 # create a map to rename columns
 # mapping is old.columnname : newColumnname
 newColNames = {}
 # loop pver all column names
 for clm in columnNameList :
    # split the column names on "provided split signal i.e dot in this case"
    tempStore = clm.split(splitSignal)
    # store the first word before dot in temparory string  
    newString = tempStore[0]
    # loop over all other string values we got after splitting  
    for index in range(1,len(tempStore)):
        # capitalise first character to upper case and concatenate all the strings 
        newString += tempStore[index][0].upper()+tempStore[index][1:]
    # create the mapping 
    # i.e {'end.Date.gate': 'endDateGate', 'start.date.bate': 'startDateBate'}
    newColNames[clm] = newString
 return newColNames


df = df.rename(columns=splitAndRenameColumns(df, "."))
print(df)

它几乎与其他答案相似,但它在拆分信号方面更通用,并用注释清楚地解释了该过程。 如果您还需要对代码进行更多评论,请告诉我

暂无
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