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pandas如何快速去除列名中的特殊符號(hào)

更新時(shí)間：2024年01月25日 10:10:04 作者：涼拌豌豆尖

在使用Pandas處理數(shù)據(jù)時(shí),經(jīng)常需要處理數(shù)據(jù)中的列名column name,有時(shí)候,列名可能包含特殊字符,比如空格、點(diǎn)號(hào)、括號(hào)等,這些特殊字符可能會(huì)導(dǎo)致下一步的代碼出錯(cuò),因此需要將這些特殊字符從列名中刪除,下面先介紹pandas如何去除列名中的特殊符號(hào),感興趣的朋友一起看看吧

pandas去除列名中的特殊符號(hào)

去除pandas列名中的單雙引號(hào)，空格

前段時(shí)間，公司推送的csv文件，列名中出現(xiàn)了單雙引號(hào)，甚至是空格，這對(duì)pandas導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)說(shuō)，引起了很大的不便，后來(lái)發(fā)現(xiàn)，把列名中出現(xiàn)的單雙引號(hào)和空格去掉其實(shí)很簡(jiǎn)答，一行代碼就可以搞定。

df = df.rename(columns=lambda x: x.replace("'","").replace('"','')).replace(" ","")

補(bǔ)充：

Pandas – 從列名中刪除特殊字符

在使用Pandas處理數(shù)據(jù)時(shí)，經(jīng)常需要處理數(shù)據(jù)中的列名（column name）。有時(shí)候，列名可能包含特殊字符，比如空格、點(diǎn)號(hào)、括號(hào)等，這些特殊字符可能會(huì)導(dǎo)致下一步的代碼出錯(cuò)，因此需要將這些特殊字符從列名中刪除。

下面，我們將介紹如何使用Pandas從列名中刪除特殊字符。

方法一：使用str.replace()方法

這是一個(gè)非常簡(jiǎn)單的方法，使用Pandas的.str.replace()方法，可以替換掉列名中的特殊字符。下面是一個(gè)示例：

import pandas as pd
# 創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)框
df = pd.DataFrame({'A B C': [1, 2, 3], 'D.E(F)': [4, 5, 6]})
# 將列名中的特殊字符替換成下劃線(xiàn)
new_columns = [col.replace(' ', '_').replace('.', '_').replace('(', '_').replace(')', '_')
               for col in df.columns]
# 重新設(shè)置列名
df.columns = new_columns
print(df)

輸出結(jié)果：

A_B_C D_E_F
0 1 4
1 2 5
2 3 6

在上面的代碼中，我們使用了.str.replace()方法，將列名中的空格、點(diǎn)號(hào)、左右括號(hào)替換成了下劃線(xiàn)，然后重新設(shè)置了列名。

方法二：使用正則表達(dá)式

如果你習(xí)慣使用正則表達(dá)式，你也可以使用Pandas的.str.replace()方法和正則表達(dá)式來(lái)替換列名中的特殊字符。下面是一個(gè)示例：

import pandas as pd
import re
# 創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)框
df = pd.DataFrame({'A B C': [1, 2, 3], 'D.E(F)': [4, 5, 6]})
# 將列名中的特殊字符替換成下劃線(xiàn)
new_columns = [re.sub('[\s\.\(\)]', '_', col) for col in df.columns]
# 重新設(shè)置列名
df.columns = new_columns
print(df)

輸出結(jié)果：