我有一个数据帧，在我的脚本早期，我使用以下方法命名我的列：
beta = 1.17
names =np.arange((beta-0.05),(beta+0.05),.01)
dfs.columns = [r'$beta$'+str(i) for i in names]
稍后在脚本中，我想将r'$beta$'替换为ats。
我尝试了以下方法：
dfs.columns = dfs.columns.str.replace("[(r'$beta$')]", "ats")
但是，它没有按预期工作。任何建议不胜感激。
谢谢。
您需要转义特殊的正则表达式字符$：
beta = 1.17
names =np.arange((beta-0.05),(beta+0.05),.01)
dfs = pd.DataFrame(0, columns=names, index=[0])
dfs.columns = [r'$beta$'+str(i) for i in names]
dfs.columns = dfs.columns.str.replace(r'$\beta$', "ats")
print (dfs)
ats1.1199999999999999 ats1.13 ats1.14 ats1.15 ats1.16 ats1.17
0 0 0 0 0 0 0
ats1.18 ats1.19 ats1.2 ats1.21 ats1.22
0 0 0 0 0 0
我两次使用str.replace
df.columns.str.replace('[^0-9a-zA-Z.]+', "").str.replace('beta','ats')
Index(['ats1.1199999999999999', 'ats1.13', 'ats1.14', 'ats1.15', 'ats1.16',
'ats1.17', 'ats1.18', 'ats1.19', 'ats1.2', 'ats1.21', 'ats1.22'],
dtype='object')
问题似乎是pandas.Series.replace使用正则表达式。因此，您需要反斜杠来指示字符而不是特殊字符。
df.columns.str.replace(r"$\beta$", "ats")