Regex python替换字符串函数抛出asterix通配符错误

当我使用

*

时，我收到错误

引发错误，v#表达式无效

错误：无需重复

其他通配符，如

^

工作正常

代码行：

df.columns=df.columns.str.replace（'*agriculture'，'agri'）

我正在使用熊猫和python

编辑： 当我尝试使用

/

进行转义时，通配符无法按我的预期工作

In[44]df = pd.DataFrame(columns=['agriculture', 'dfad agriculture df'])

In[45]df
Out[45]: 
Empty DataFrame
Columns: [agriculture, dfad agriculture df]
Index: []

in[46]df.columns.str.replace('/*agriculture*','agri')
Out[46]: Index([u'agri', u'dfad agri df'], dtype='object')

我认为通配符应该输出

索引（[u'agri'，u'agri']，dtype='object）

---

编辑： 我目前正在使用分层列，只想替换该特定级别（级别=2）的

agri

原件：

df.columns[0] = ('grand total', '2005', 'agriculture')
df.columns[1] = ('grand total', '2005', 'other')

期望的：

df.columns[0] = ('grand total', '2005', 'agri')
df.columns[1] = ('grand total', '2005', 'other')

我现在正在查看此链接：

---

这位作者说，在0.15.0版本会变得更容易，因此我希望有更多更新的解决方案

您需要在末尾添加星号

*

，以便将字符串匹配0次或更多次，请参见：

编辑

根据您的新要求和实际要求，您可以使用

str.contains

查找匹配项，然后使用它构建一个dict，将旧名称与新名称进行映射，然后调用

rename

：

In [307]:
matching_cols = df.columns[df.columns.str.contains('agriculture')]
df.rename(columns = dict(zip(matching_cols, ['agri'] * len(matching_cols))))

Out[307]:
Empty DataFrame
Columns: [agri, agri]
Index: []

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谢谢你的信息。所以现在我没有收到错误，但是（如上面编辑中所解释的）通配符没有像我希望的那样工作。谢谢编辑。这很有道理，当我运行您的示例时，它是有效的。但是，当我使用数据帧运行它并添加

inplace=True

时，我得到了一个

keyerror

。然而，我认为这只是我的一部分。你会建议使用

inplace=True

，是吗？可能吧，但我没有你的真实数据和你的代码，但我认为上面的方法应该很好啊好吧，对不起，我本来没有说得更具体。我认为我遇到的问题是由于分层列。我会在上面更新。。我应该早点说明这一点。我不认为这会有什么不同。如果你有层次结构的列，那么你不能为给定级别重命名单个值，你必须使用setlevels为该级别的所有列传递一个值列表

In [307]:
matching_cols = df.columns[df.columns.str.contains('agriculture')]
df.rename(columns = dict(zip(matching_cols, ['agri'] * len(matching_cols))))

Out[307]:
Empty DataFrame
Columns: [agri, agri]
Index: []