python pandas以相同的方式重命名多个列标题答案

【问题标题】：python pandas rename multiple column headers the same waypython pandas以相同的方式重命名多个列标题
【发布时间】：2017-09-13 13:06:00
【问题描述】：

考虑一个简单的df：

HeaderA | HeaderB | HeaderC 
    476      4365      457

有没有办法重命名所有列，例如在所有列最后添加一个“X”？

HeaderAX | HeaderBX | HeaderCX 
    476      4365      457

我正在连接多个数据框，并希望根据它们来自哪个数据集轻松区分列。

或者这是唯一的方法？

df.rename(columns={'HeaderA': 'HeaderAX'}, inplace=True)

我有超过 50 个列标题和十个文件；所以上述方法将需要很长时间。

谢谢

【问题讨论】：

【解决方案1】：

df.columns = [column + 'X' for column in df.columns]

【讨论】：

【解决方案2】：

df.columns = list(map(lambda s: s+'X', df.columns))

【讨论】：

【解决方案3】：

来自 SOpost。让我们尝试在重命名中使用 lambda 函数：

df.rename(columns = lambda x: x+'X', inplace = True)

【讨论】：

【解决方案4】：

pd.DataFrame.add_suffix

df.add_suffix('X')

   HeaderAX  HeaderBX  HeaderCX
0       476      4365       457

df.add_prefix('X')

   XHeaderA  XHeaderB  XHeaderC
0       476      4365       457

您也可以使用pd.DataFrame.rename 方法并传递一个函数。完成同样的事情：

df.rename(columns='{}X'.format)

   HeaderAX  HeaderBX  HeaderCX
0       476      4365       457

在此示例中，'{}X'.format 是一个接受单个参数并附加 'X' 的函数

这种方法的优点是你可以使用inplace=True，如果你愿意的话。

【讨论】：