哈希错误重命名熊猫中的列名答案

【问题标题】：Hash error renaming column names in pandas哈希错误重命名熊猫中的列名
【发布时间】：2020-04-08 05:43:47
【问题描述】：

我正在尝试重命名数据框中的某些列。第一个问题（我解决了）是一些列名包含字符串：\xa0

您将在下面看到我将它们替换为常规空格的位置（并且我会检查前后）。

然后我只是想重命名一些列，但我得到了这个：

我以前用过重命名。没遇到过这个问题。

另外，在下面的代码中，如果我添加：axis=1，我会收到一条错误消息，提示意外关键字“axis”。 ?? 我认为这是因为它在下面的错误中窒息，所以它发现了轴的故障。

我的代码有什么问题？

col_names = {'Record ID': 'id',
             'CESSATION YEAR': 'cease_date',
             'Reason for ceasing employment': 'separationtype',
             'Gender.     What is your Gender?': 'gender',
             'CurrentAge.     Current Age': 'age',
             'Employment Type.     Employment Type': 'employment_status',
             'Classification. Classification': 'position',
             'LengthofServiceOverall. Overall Length of Service at Institute (in years)': 'institute_service',
             'LengthofServiceCurrent. Length of Service at current workplace (in years)': 'role_service'
             }
print(list(tafe_survey_updated), '\n')
tafe_survey_updated = tafe_survey_updated.columns.str.replace("\\xa0", " ")
print(list(tafe_survey_updated), '\n')

tafe_survey_updated = tafe_survey_updated.rename(col_names)
for col in list(tafe_survey_updated):
    print(col)
print()

重要提示此问题仅在我将 \xa0 替换为空格后才开始。在此之前，重命名运行良好，但它没有更新任何包含 \xa0 的列名。

【问题讨论】：

试试 df.columns.str.replace(r'\\xa0', '') 对我有用。
我试过了。它确实也解决了 \xa0 问题，但是我无法重命名列。

标签： python-3.x pandas rename

【解决方案1】：

我想通了。

我必须这样做：

from unicodedata import normalize

new = []
print(list(tafe_survey_updated), '\n')
for col in list(tafe_survey_updated):
    new.append(normalize('NFKC', col))
tafe_survey_updated.columns = new
print(list(tafe_survey_updated))

tafe_survey_updated = tafe_survey_updated.rename(col_names, axis=1)
for col in list(tafe_survey_updated):
    print(col)
print()

【讨论】：

【解决方案2】：

我不是 ASCII 字符的知识，但据我了解你需要

替换列中的 \xa0 字符
重命名具有不同数量空白的列。

我们可以这样尝试。

df = pd.DataFrame({r'test_\xa0     data_123' : [0,1,3]})
df.columns = df.columns.str.replace(r'\\xa0', '')


col_names  = {'test_        data_123' : 'data'}
#replace white space in new columns.
new_cols = {}
for k,v in col_names.items():
    new_cols[k.replace(' ','')] = v

#do same for current columns. 
cols = []
for i in df.columns.tolist():
    cols.append(i.replace(' ',''))

df.columns = cols
print(df.columns.map(new_cols)
Index(['data'], dtype='object')

【讨论】：