如果满足条件，重命名 pandas 数据框中的列

Question

我试图弄清楚如果满足某些条件是否可以重命名列标题。我有一个熊猫数据框：

import pandas as pd

data = [[1,'Joe', '2018', 5,7,9]]

df = pd.DataFrame(data, columns = ['ID', 'Name', 'Year', 'FallScore', 'WinterScore', 'SpringScore'])

print(df)
   ID Name  Year  FallScore  WinterScore  SpringScore
0   1  Joe  2018          5            7            9

我想做的是，如果列中包含“秋季”、“冬季”或“春季”，则将字符串“NEW”添加到列标题的末尾。这是所需的输出。

df_desired = pd.DataFrame(data, columns = ['ID', 'Name', 'Year', 'FallScoreNEW', 'WinterScoreNEW', 'SpringScoreNEW'])

print(df_desired)
   ID Name  Year  FallScoreNEW  WinterScoreNEW  SpringScoreNEW
0   1  Joe  2018             5               7               9

我能够获取每个术语的布尔值数组，但无法弄清楚如果找到“秋季”、“冬季”或“春季”，如何替换列标题。请注意，我不知道实际的列标题，我只知道它们将包含“秋季”、“冬季”或“春季”

我获取布尔值数组的方法如下：

df.columns.str.contains('Fall')
df.columns.str.contains('Winter')
df.columns.str.contains('Spring')

任何帮助将不胜感激！

Answer 1

您可以rename与 lambda 一起使用：

df.rename(lambda x: x + 'NEW' if any(k in x for k in keys) else x, axis=1)

   ID Name  Year  FallScoreNEW  WinterScoreNEW  SpringScoreNEW
0   1  Joe  2018             5               7               9

如果您不希望仅为重命名操作返回数据副本，这也可以用作列表理解。

df.columns = [x + 'NEW' if any(k in x for k in keys) else x for x in df]
df

   ID Name  Year  FallScoreNEW  WinterScoreNEW  SpringScoreNEW
0   1  Joe  2018             5               7               9