Python Pandas Series.rename未反映在数据框列中

我试图通过验证特定列中的值来重命名

列。以下是设置：

In [9]: import pandas as pd

In [10]: df = pd.DataFrame(
    ...:         {"unknown_field": ['bob@gmail.com', 'shirley@gmail.com', 'groza@pubg.com']}
    ...:     )

In [11]: df
Out[11]: 
       unknown_field
0      bob@gmail.com
1  shirley@gmail.com
2     groza@pubg.com

使用
validate\u column（ser）
（以
Pandas.Series
对象为参数）验证该列中的值，并使用预定义的列名集修改该特定列的列名。为了简单起见，在本例中，该列被验证为
email
列

In [12]: def validate_column(ser):
    ...:     # Value validation method returns that this column is email column
    ...:     ser.rename('email', inplace=True)
    ...:     

unknown_字段的当前名称为：
unknown_字段
，如预期，在执行
validate_column
方法后，名称更改为
email
：

In [13]: df.unknown_field
Out[13]: 
0        bob@gmail.com
1    shirley@gmail.com
2       groza@pubg.com
Name: unknown_field, dtype: object

In [14]: validate_column(df.unknown_field)

In [15]: df.unknown_field
Out[15]: 
0        bob@gmail.com
1    shirley@gmail.com
2       groza@pubg.com
Name: email, dtype: object

但是，
df
中的列名并没有像我预期的那样进行修改。在
df
变量中，它仍然命名为
unknown\u字段
：

In [16]: df
Out[16]: 
       unknown_field
0      bob@gmail.com
1  shirley@gmail.com
2     groza@pubg.com

目前，我使用以下代码手动修改
df
变量中的列名

In [17]: for col in df.select_dtypes(object):
    ...:     df.rename(columns={col: df[col].name}, inplace=True)
    ...:     

In [18]: df
Out[18]: 
               email
0      bob@gmail.com
1  shirley@gmail.com
2     groza@pubg.com

In [19]: 

我的问题是:
是否有更有效/更直接的方法来重命名
系列
，并直接反映在
数据帧中？
重新编写函数以接受两个参数：

def validate_column(df, col_name):
    # Value validation method returns that this column is email column
    return df.rename({col_name : 'email'}, axis=1)

现在，通过
DataFrame.pipe
调用函数：

df.pipe(validate_column, col_name='unknown_field')

               email
0      bob@gmail.com
1  shirley@gmail.com
2     groza@pubg.com

非常干净。如果要链接验证，这非常有用：

(df.pipe(validate_column, col_name='unknown_field')
   .pipe(validate_column, col_name='some_other_field')
   .pipe(validate_column, col_name='third_field')
)

。。。或者修改
validate\u column
一次验证多个列

请注意，重命名不再在适当的位置进行，从
管道返回的任何结果都需要重新分配。
使用dataframe的重命名函数和set columns参数

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"unknown_field": ['bob@gmail.com', 'shirley@gmail.com', 'groza@pubg.com']})
df = df.rename(columns={'unknown_field': 'email'})

输出：

    email
0   bob@gmail.com
1   shirley@gmail.com
2   groza@pubg.com

创建一个以新旧列名作为键值对的字典，将此dict传递到rename。嗨，Thasin，谢谢你的建议。我知道这种方法，但我担心它不会在我的情况下完美地工作，因为我正试图将多个具有不同列名的文件合并到一个大文件中，这些文件具有“随机性”。因此，我决定验证每个列的值，并根据其值的模式重命名该列。谢谢BTWD你有重复的列名，应该用不同的名称替换吗？是的，我有一些列，如
phone1
和
phone2
（最多2个电话号码或电子邮件或可能的地址），我计划使用另一个函数来处理该列名谢谢@coldspeed，我不知道
.pipe（）
功能。它使代码看起来更干净，并感谢添加参数的建议。我想知道是否有一种
pandas
内置方法可以以更直接的方式实现这一点。