重命名 Pandas Dataframe 中的列名

Question

我有下表作为输入：

输入

Column1.ab.gz	Column2.ab.gz	Column3.ab.gz	Column4.ab.gz	Column5.ab.gz	Column6.ab.gz
1234	0	22	33	5	7
1235	1	2	2	0	234
1236	9	2	82	0	66
1237	0	0	0	0	0
1238	7	11	6	66	1
1239	5	27	5	0	8
1240	0	0	0	0	0
1241	15	0	2	13	5

我想自动重命名不带“ab.gz”的列名，而不是手动重命名列 (data.rename(columns = 'Column1.ab.gz' :'Column1', 'Column2.ab.gz' :'Column2', 'Column3.ab.gz' :'Column3', 'Column4.ab.gz' :'Column4', 'Column5.ab.gz' :'Column5', 'Column6.ab.gz' :'Column6'))，因为原始表包含 50 列。 我还想删除所有列值为 0 的行。

输出应如下所示：

输出

Column1	Column2	Column3	Column4	Column5	Column6
1234	0	22	33	5	7
1235	1	2	2	0	234
1236	9	2	82	0	66
1238	7	11	6	66	1
1239	5	27	5	0	8
1241	15	0	2	13	5

我如何在 python 中做到这一点？

提前致谢！

Answer 1

通过空字符串使用str.replace：

df.columns = df.columns.str.replace('.ab.gz', '')
print (df)
  Column1  Column2  Column3  Column4  Column5  Column6
0      aa        0       22       33        5        7
1      bb        1        2        2        0      234
2      cc        9        2       82        0       66
3      ee        0        0        0        0        0
4      ff        7       11        6       66        1
5      dd        5       27        5        0        8
6      aa        0        0        0        0        0
7      bb       15        0        2       13        5

如果需要第一个.之前的值：

df.columns = df.columns.str.split('.').str[0]

Answer 2

你可以像这样使用list comprehension：

df.columns=[i.replace('.ab.gz','') for i in df.columns]