Python: make pandas заголовки столбцов dataframe все строчные буквы

Я хочу сделать все заголовки столбцов в нижнем регистре данных pandas

например, если у меня есть:

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
....

Я хотел бы изменить XRAT на xrat, выполнив что-то вроде:

data.headers.lowercase()

Итак, я получаю:

  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
....

Я не буду знать имена каждого заголовка столбца раньше времени.

Спасибо!

Ответы

Ответ 1

Вы можете сделать это следующим образом:

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

или

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

Пример:

>>> 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

Ответ 2

Вы можете сделать это легко с помощью str.lower для columns:

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

Пример:

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

Ответ 3

Если вы хотите сделать переименование с помощью вызова метода с цепочкой, вы можете использовать

data.rename(
    columns=unicode.lower
)

(Python 2)

или

data.rename(
    columns=str.lower
)

(Python 3)