在導入的熊貓數據框中清理標頭

Question

使用文件中的標頭導入了一系列csv和xls文件。我注意到這些頭文件並不乾淨，所以當我打電話給他們時，我得到一個錯誤，說有沒有這樣的屬性。我正在尋找的是類似於此的東西;

使用內置的函數來創建進口頭的列表

currentheaders = list(df.columns.values) 

清潔該列表（這是我很卡上的部分）

cleanedheaders = str.strip or regex equivalent 

應用該列表作爲新標題

df.columns = ['cleanedheaders'] 

帶不工作列表和正則表達式想成爲一個數據框，是否有一個等效的函數n列表？

Answer 1

緊湊和曲ICK的辦法是

df.columns = [c.strip() for c in df.columns.values.tolist()] 

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如果你想使用DataFrame.rename()，那麼你實際上將需要調用它像：

df.rename(columns={c: c.strip() for c in df.columns.values.tolist()}, inplace=True) 

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或你當然可以使用也緊湊和快速（由MaxU借用）：

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

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請記住，如果任何列名實際上不是字符串，上述解決方案都不起作用。

如果任何列名的不是一個字符串，那麼最好你將他們都轉成字符串，這會工作：

df.columns = [str(i) for i in df.columns.values.tolist()] 

，或者如果你不想把列名字符串 - 有一個很好的理由，我希望 - 那麼你將不得不這樣做：

df.rename(columns={c: c.strip() for c in df.columns.values.tolist() 
         if c not in [<list of columns not strings>]}, inplace=True) 

Answer 2

該解決方案將去除所有元素中的列表：

list = [' test1', ' test2 '] 
print [l.strip() for l in list] 

結果：

[ 'TEST1'， 'TEST2']

Answer 3

嘗試這種情況：

columns = {c: c.strip() for c in df.columns} # or any cleaning 
df.rename(columns, inplace=True)