Python 删除列名中不需要的字符串

我有一个

数据帧

，如下所示：

 df

              (0,'a1')   (0,'a2') (0,'b1')  (0,'b2')  (0,'c1')     
 date                                                 
 2006-01-01   -0.00001   -0.00001  0.00001   0.00001  0.00001
 2006-01-02    0.00001    0.00001  0.00001  -0.00001  0.00001
 2006-01-03   -0.00001   -0.00001  0.00001   0.00001  0.00001
 2006-01-04    0.00001   -0.00001  0.00001   0.00001  0.00001
 2006-01-05    0.00001    0.00001  0.00001   0.00001  0.00001

我希望列名称仅为a1、a2、b1、b2、c1等，但不确定如何命名

删除列名中其他内容的最佳方法是什么

---

任何帮助都会很棒

如果列名中的元组通过

str

使用iterables进行索引：

df.columns = df.columns.str[1]

如果字符串：

df.columns = df.columns.str.split(',').str[1].str.rstrip(')')    

或：

感谢@Jon Clements提供另一个解决方案：

df.columns = df.columns.map(ast.literal_eval).get_level_values(1)

---

或者使用

重命名
：

df = df.rename(columns=lambda x: x.split(',')[1][1:-2])

如果它们是元组：

df = df.rename(columns=lambda x: x[1])

现在：

print(df)

将如预期的那样。
此外

df.columns = list(map(lambda x: x.split(',')[1].lstrip("'").rstrip("')"), [x for x in list(df)]))

或者就等着耶斯雷尔吧。哈哈！或者对于其他人来说；）
df.columns=df.columns.str.split（'，'）.str[1]
这也可以，不？@DirtyBit-
df.columns=df.columns.str.split（'，'））.str[1].str.rstrip（'）
working@jezrael如何
df.columns=df.columns.map（ast.literal\u eval）.获取\u level\u值（1）
（如果是字符串）？
df.columns = list(map(lambda x: x.split(',')[1].lstrip("'").rstrip("')"), [x for x in list(df)]))