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bigjdawg43
Asked: 2024-08-30 04:29:19 +0800 CST

Iterando sobre cada dataframe em uma lista de dataframes e alterando o nome da primeira coluna

  • 772

Estou tentando iterar por uma lista de datraframes e fazer duas coisas, substituir espaços em branco por "_" (o que eu fiz) e adicionar um sufixo à primeira coluna de cada dataframe. Sei que posso acessar a primeira coluna de cada dataframe por meio da linha print dentro do loop abaixo, mas estou tendo problemas para adicionar o sufixo à primeira coluna. Alguém pode ajudar?

Dados de amostra:

import pandas as pd

px_data = {'Date': ['8/11/18', '8/12/18', '8/13/18', '8/14/18'],
        'A df': [58.63, 21.25, 19.17, 18.8],
        'B df': [35,105,27,98]}

SC_data = {'Date': ['8/11/18', '8/12/18', '8/13/18', '8/14/18'],
        'A df': [20.50, 6, 82, 74.6],
        'B df': [74,62,8,99]}

SMA_data = {'Date': ['8/11/18', '8/12/18', '8/13/18', '8/14/18'],
        'A df': [2, 95.3, 39, 68.27],
        'B df': [58,37,74,11]}

px = pd.DataFrame(px_data)
SC = pd.DataFrame(SC_data)
SMA = pd.DataFrame(SMA_data)

dfs=[px,SC,SMA]
   
for i in range(len(dfs)):
    dfs[i].columns = dfs[i].columns.str.replace(' ', '_')
    print(dfs[i].columns[0])
python

2 respostas

  1. Uma possível solução, que usa list comprehensiona recriação dos nomes das colunas:

    for df in [px, SC, SMA]:
    df.columns = [
        'Date_suf' if i == 0 else x.replace(' ', '_')
        for i, x in enumerate(df.columns)]

    Ou melhor ainda, como @iBeMeltin sugere em um comentário abaixo e a quem agradeço:

    for df in [px, SC, SMA]:
    df.columns = [
        x + '_suffix' if i == 0 else x.replace(' ', '_')
        for i, x in enumerate(df.columns)]
    • 4
  2. Best Answer

    Depois de substituir os espaços em branco por sublinhados, você pode adicionar um sufixo às primeiras colunas de cada dataframe da seguinte maneira:

    first_column = dfs[i].columns[0] # get first column
dfs[i].rename(columns={first_column: first_column + '_suffix'}, inplace=True) # Add a suffix to the first column
    • 1

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