Pandas – 从列名中删除特殊字符

让我们看看如何从 pandas 数据框中的列名中删除特殊字符，如 #、@、& 等。在这里，我们将使用替换函数来删除特殊字符。

示例 1：从列名中删除一个特殊字符

Python

# import pandas
import pandas as pd
  
# create data frame
Data = {'Name#': ['Mukul', 'Rohan', 'Mayank',
                  'Shubham', 'Aakash'],
          
        'Location': ['Saharanpur', 'Meerut', 'Agra',
                     'Saharanpur', 'Meerut'],
          
        'Pay': [25000, 30000, 35000, 40000, 45000]}
  
df = pd.DataFrame(Data)
  
# print original data frame
print(df)
  
# remove special character
df.columns = df.columns.str.replace('[#,@,&]', '')
  
# print file after removing special character
print("\n\n", df)

输出：

在这里，我们成功地从列名中删除了一个特殊字符。现在我们将使用一个带有替换函数的列表来从我们的列名中删除多个特殊字符。

示例 2：从 pandas 数据框中删除多个特殊字符

Python

# import pandas
import pandas as pd
  
# create data frame
Data = {'Name#': ['Mukul', 'Rohan', 'Mayank',  
                 'Shubham', 'Aakash'],  
          
        'Location@' : ['Saharanpur', 'Meerut', 'Agra',  
                      'Saharanpur', 'Meerut'],
          
        'Pay&' : [25000,30000,35000,40000,45000]}  
  
df=pd.DataFrame(Data)
  
# print original data frame
print(df)
  
# remove special character
df.columns=df.columns.str.replace('[#,@,&]','')
  
# print file after removing special character
print("\n\n" , df)

输出：