열 이름의 공백 제거 또는 바꾸기

열 이름의 공백 제거 또는 바꾸기

데이터 프레임 열 이름의 공백을 "_"로 대체할 수 있는 방법은 무엇입니까?

['join_date' 'fiscal_quarter' 'fiscal_year' 'primary_channel'
 'secondary_channel' 'customer_count' 'new_members' 'revisit_next_day'
 'revisit_14_day' 'demand_1yr' 'revisit_next_day_rate'
 'revisit_14_day_rate' 'demand_1yr_per_new_member' u'ch_Ad Network'
 u'ch_Affiliate' u'ch_Branded SEM' u'ch_DSP' u'ch_Daily Email'
 u'ch_Daily Messaging' u'ch_Direct' u'ch_Direct Publisher' u'ch_Email'
 u'ch_Feeds' u'ch_Native' u'ch_Non-Branded SEM' u'ch_Organic Search'
 u'ch_Paid Social' u'ch_Site' u'ch_Special Email' u'ch_Television'
 u'ch_Trigger Email' u'ch_UNMAPPED' u'ch_Unpaid Social' u'quarter_Q2'
 u'quarter_Q3' u'quarter_Q4']

• 공백을 제거하려면:

1. 모든 곳에서 공백을 제거하려면:

df.columns = df.columns.str.replace(' ', '')

2. 문자열 시작 부분의 공백을 제거하려면:

df.columns = df.columns.str.lstrip()

3. 문자열 끝에 공백을 제거하려면:

df.columns = df.columns.str.rstrip()

4. 양쪽 끝의 공백을 제거하려면:

df.columns = df.columns.str.strip()

• 공백을 다른 문자로 바꾸는 방법(예: 밑줄):

5. 곳곳의 공백을 대체하는 방법

df.columns = df.columns.str.replace(' ', '_')

6. 처음에 공백을 바꾸는 방법:

df.columns = df.columns.str.replace('^ +', '_')

7. 끝 부분의 공백을 교체하는 방법:

df.columns = df.columns.str.replace(' +$', '_')

8. 양쪽 끝의 공백을 교체하려면:

df.columns = df.columns.str.replace('^ +| +$', '_')

---

위의 내용은 특정 열에도 적용됩니다. 열 이름이 있다고 가정합니다.col, 그럼 그냥 다음을 수행합니다.

df[col] = df[col].str.strip()  # or .replace as above

---

명령을 체인으로 연결할 수 있음

df.columns = df.columns.str.strip().str.replace(' ', '_')

파이썬 문자열 메서드는 매우 빠르며 열 이름을 수정하기 위해 목록 이해에 사용할 수 있습니다.

# replace white spaces by underscores
df.columns = [c.replace(' ', '_') for c in df]

# strip leading white spaces
df.columns = [c.lstrip() for c in df]

# strip trailing white spaces
df.columns = [c.rstrip() for c in df]

# replace leading white spaces by underscores
df.columns = ['_' + c.lstrip() for c in df]

아니면map스트립 메소드:

# strip leading white spaces
df.columns = list(map(str.lstrip, df))

---

팬더의 벡터화된 문자열 방법(pandas.Index.str및 )은 최적화되어 있지 않기 때문에 이해에 파이썬 문자열 방법을 사용하는 것이 일반적으로 더 빠릅니다. 특히 체인을 연결해야 할 경우 더욱 그렇습니다.

예를 들어, 100k 열 이름의 경우 3개의 메서드를 함께 체인해야 하는 경우 Python 문자열 메서드가 동등한 Panda 메서드보다 2-5배 빠릅니다.

n = 100_000
df = pd.DataFrame([range(n)], columns=[f" {i} {j} " for i,j in zip(range(n), range(n, 0, -1))])

%timeit df.set_axis(df.columns.str.replace('^ +', 'S', regex=True).str.replace(' +$', 'E', regex=True).str.replace(' ', '_'), axis=1)
# 331 ms ± 2.21 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

%timeit df.set_axis('S' + df.columns.str.strip().str.replace(' ', '_') + 'E', axis=1)
# 118 ms ± 3.66 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

%timeit df.set_axis(['S' + c.strip().replace(' ', '_') + 'E' for c in df], axis=1)
# 68 ms ± 5.09 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

언급URL : https://stackoverflow.com/questions/41476150/remove-or-replace-spaces-in-column-names