python - 如何使熊猫数据框列标题全部小写？

Question

我想让我的熊猫数据框中的所有列标题都小写

例子

如果我有：

data =

  country country isocode  year     XRAT          tcgdp
0  Canada             CAN  2001  1.54876   924909.44207
1  Canada             CAN  2002  1.56932   957299.91586
2  Canada             CAN  2003  1.40105  1016902.00180
....

我想通过执行以下操作将 XRAT 更改为 xrat：

data.headers.lowercase()

这样我得到：

  country country isocode  year     xrat          tcgdp
0  Canada             CAN  2001  1.54876   924909.44207
1  Canada             CAN  2002  1.56932   957299.91586
2  Canada             CAN  2003  1.40105  1016902.00180
3  Canada             CAN  2004  1.30102  1096000.35500
....

我不会提前知道每个列标题的名称。

Answer 1

你可以这样做：

data.columns = map(str.lower, data.columns)

或者

data.columns = [x.lower() for x in data.columns]

例子：

>>> data = pd.DataFrame({'A':range(3), 'B':range(3,0,-1), 'C':list('abc')})
>>> data
   A  B  C
0  0  3  a
1  1  2  b
2  2  1  c
>>> data.columns = map(str.lower, data.columns)
>>> data
   a  b  c
0  0  3  a
1  1  2  b
2  2  1  c

Answer 2

您可以使用str.lowerfor轻松完成columns：

df.columns = df.columns.str.lower()

例子：

In [63]: df
Out[63]: 
  country country isocode  year     XRAT         tcgdp
0  Canada             CAN  2001  1.54876  9.249094e+05
1  Canada             CAN  2002  1.56932  9.572999e+05
2  Canada             CAN  2003  1.40105  1.016902e+06

In [64]: df.columns = df.columns.str.lower()

In [65]: df
Out[65]: 
  country country isocode  year     xrat         tcgdp
0  Canada             CAN  2001  1.54876  9.249094e+05
1  Canada             CAN  2002  1.56932  9.572999e+05
2  Canada             CAN  2003  1.40105  1.016902e+06

Answer 3

如果要使用链式方法调用进行重命名，可以使用

data.rename(
    columns=unicode.lower
)

（Python 2）

或者

data.rename(
    columns=str.lower
)

(Python 3)

Answer 4

df.columns = df.columns.str.lower()

是最简单的，但如果某些标题是数字的，则会出错

如果你有数字标题，那么使用这个：

df.columns = [str(x).lower() for x in df.columns]

Answer 5

我注意到如果列名由数字组成（例如“123”），其他一些答案将失败。尝试这些也可以处理此类情况。

选项 1：使用df.rename

def rename_col(old_name):
    return str(old_name).lower()

df.rename(rename_col)

选项 2（来自此评论）：

df.columns.astype(str).str.lower()