无法替换数据框列名称中的文本

Question

请参见代码。“数据”和“名称”都是熊猫dataFrames。" names“保存列的名称。它是字符串和年份作为数字(例如'2020new‘和'2020')。当我检查它的时候，它看起来很好。但是当我运行第一行(将其应用于“data”列)时，它会将“.0”添加到name中可以被视为纯数字的所有字段(因此“2020new”保持不变，但它将“2020”转换为“2020.0”)。

data.columns = names
data.columns = data.columns.str.replace('.0', '')

我可以避免添加"decimals“吗？它搞乱了代码中稍后正确年份的匹配。第二行，我认为可以解决这个问题，但“替换”实际上将所有的“纯数字”更改为NaN (而不是数字)。怎么回事？

非常感谢!

Answer 1

您可以使用DataFrame.rename()方法重命名pandas DataFrame的列。

下面是一个如何为虚拟DataFrame重命名列的示例。

df = pd.DataFrame({"A": [0, 1, 2, 3]})

df.rename(columns={"A": "B"})   # Rename your column "A" to "B"

或者，如果您想要使用变量格式：

c = "C"
df.rename(columns={"A": "{}".format(c)})

在使用此方法时，请记住重新分配df或在必要时使用inplace=True。

# reassign df
df = df.rename(columns={"A": "{}".format(c)})

# OR use the inplace parameter
df.rename(columns={"A": "{}".format(c)}, inplace=True)

Answer 2

这(终于)起作用了。有一个很难处理的"float NaN“(你必须找到NaN的具体类型，因为有几种类型……太愚蠢了。因此，通过将其转换为int，我去掉了添加的".0“，我不知道它最初添加的原因，然后转换为string (需要转换为string，以便稍后进行比较)。很抱歉出现了丑陋的c风格循环。我想确定到底发生了什么。

 i = int(0)
    for column in data:
        if isinstance(column, float):
            if not numpy.isnan(column):
                data.columns.values[i] = str(int(data.columns.values[i]))    
        i = i + 1

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