如何让pandas dataframe列标题全部小写？

Question

我想让我的pandas数据框中的所有列标题都小写

例

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
....

我想通过做类似的事情将XRAT改为xrat:

data.headers.lowercase()

所以我得到:

  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)

要么

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

例:

>>> 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

您可以轻松地执行str.lower以下操作columns:

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

例:

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,则可以使用

data.rename(
    columns=unicode.lower
)

(Python 2)

要么

data.rename(
    columns=str.lower
)

(Python 3)

Answer 4

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

是最简单的，但如果某些标头是数字，则会出现错误

如果你有数字标题，那么使用这个：

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