Python 清理导入的数据帧中的标头

使用文件头导入了一系列csv和xls文件。我注意到这些头并不是干净的，所以当我调用它们时，返回一个错误，说没有这样的属性。我想做的是类似的事情

使用内置函数创建导入标题的列表

currentheaders = list(df.columns.values)

清理列表（这是我一直坚持的部分）

将该列表作为新标题应用

df.columns = ['cleanedheaders']

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Strip对列表不起作用，而regex想要成为一个数据帧，是否有一个列表的等效函数

此解决方案将剥离列表中的所有元素：

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

结果:

['test1'，'test2']

试试这个：

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

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一个紧凑而快速的方法是

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

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如果您想使用

DataFrame.rename（）

，那么您实际上需要这样调用它：

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

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当然，您也可以使用小巧快捷的（MaxU借用的）：

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请记住，如果任何列名实际上不是字符串，则上述任何解决方案都不会起作用

如果任何列名不是字符串，则理想情况下，您可以将它们全部转换为字符串，这将起作用：

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

或者，如果您不想将列名转换为字符串（我希望是出于某种原因），那么您必须执行以下操作：

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

df.rename（columns={c:c.strip（）表示df.columns.values.tolist（）中的c）
如果c不在[]}中，则inplace=True）

请定义“不干净”。并请提供一些可执行位的代码和数据；这可能有助于获得答案。很可能您不仅在标题方面有问题，而且在数据方面也有问题。因此，您应该尝试为

sep

参数找到合适的值。如果您只想去除列名：

df.columns=df.columns.str.strip（）

再次感谢Max，数据是干净的，但在每个标题字符串之后键入了各种额外的空格。您的方法有效且优雅感谢Thanos的解释，感谢他们都是字符串，所以Maxs的方法有效

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

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