熊猫改名栏

Question

我试图用前面的列名重命名我的列，最后加上一个数字，以使列唯一。有办法做到这一点吗？

CurrentDF：

Reconnaissance      Unnamed: 1          Resource Development    Unnamed: 3      Initial Access          Unnamed: 5  
Active Scanning     Scanning IP Blocks  Acquire Infrastructure  Botnet          Drive-by Compromise         NaN

所需：

Reconnaissance      Reconnaissance_1        Resource Development    Resource Development_1      Initial Access          Initial Access_1
Active Scanning     Scanning IP Blocks  Acquire Infrastructure  Botnet                      Drive-by Compromise         NaN

Answer 1

如果每一列都需要重命名，则可以使用：

df = df.rename(columns = {df.columns[i]: f"{df.columns[i-1]}_1" for i in range(1, len(df.columns),2)})

Answer 2

您可以从列创建一个Series (因为Index对象没有ffill方法，这在这里很有用)。然后确定哪些列以Unnamed开头，屏蔽它们，并使用累计计数来确定要添加到末尾的数字(在可能有多个连续的未命名:列的情况下)，并使用ffill获取上一列标签，该标签没有以“未命名”开头。使用本系列分配列。

样本数据

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(columns=['Reconnaissance', 'Unnamed: 1', 'Resource Development',    
                           'Unnamed: 3', 'Initial Access', 'Unnamed: 5'],
                  data=1, index=[0])

代码

s = pd.Series(df.columns)

s = s.mask(s.str.startswith('Unnamed:'))
s = (s.ffill() 
     + s.groupby(s.notnull().cumsum()).cumcount().astype(str).radd('_').replace('_0', ''))

df.columns = s

print(df)

   Reconnaissance  Reconnaissance_1  Resource Development  Resource Development_1  Initial Access  Initial Access_1
0               1                 1                     1                       1               1                 1

这里还有另一个例子来说明这是如何使用间隔较少的“未命名：”列的。

df = pd.DataFrame(columns=['a', 'Unnamed: 1', 'Unnamed: 2', 'b', 'c', 'Unnamed: 3'],
                  data=[np.arange(6)], index=[0])

#### Same code as above

print(df)
   a  a_1  a_2  b  c  c_1
0  0    1    2  3  4    5

Answer 3

若要一次重命名所有列，可以执行以下操作：

df.columns = [col1, col2, col3]