重命名熊猫数据框中的 X 列？ X变化的地方[重复]答案

【问题标题】：Rename X columns in a pandas dataframe? Where X varies [duplicate]重命名熊猫数据框中的 X 列？ X变化的地方[重复]
【发布时间】：2014-08-03 10:57:47
【问题描述】：

我有一个数据框，其中（由于我无法控制）变量的数量从 1 到 20 不等，所有变量都命名为 1、2、3、4、5.... 等

一天有四列：

data = {'1': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], 
        '2': [1, 0, 1, 0, 1], 
        '3': [1, 1, 0, 0, 3],
        '4': [0, 0, 1, 1, 1]}
df = pd.DataFrame(data)
df

又一天有 2 列：

data = {'1': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], 
        '2': [1, 0, 1, 0, 1]}
df = pd.DataFrame(data)
df

我想要什么：

在每个列名前加上“variable_”（无论列数如何）。所以它看起来像这样：

data = {'variable_1': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], 
        'variable_2': [1, 0, 1, 0, 1], 
        'variable_3': [1, 1, 0, 0, 3],
        'variable_4': [0, 0, 1, 1, 1]}
df = pd.DataFrame(data)
df

我可以用循环来做到这一点，但我希望有更简单的方法。

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

df.rename 可以带一个修改列名的函数，所以你可以这样做。

In [171]: data = {'1': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], 
     ...:         '2': [1, 0, 1, 0, 1], 
     ...:         '3': [1, 1, 0, 0, 3],
     ...:         '4': [0, 0, 1, 1, 1]}
     ...: df = pd.DataFrame(data)
     ...: 

In [172]: df.rename(columns = lambda x : 'variable_' + x)
Out[172]: 
  variable_1  variable_2  variable_3  variable_4
0          A           1           1           0
1          B           0           1           0
2          C           1           0           1
3          D           0           0           1
4          E           1           3           1

【讨论】：