Удалить подстроку префикса (или суффикса) из заголовков столбцов в pandas

питон <3,9, панды <1,4

Используйте str.strip/rstrip:

# df.columns = df.columns.str.strip('_x')
# Or, 
df.columns = df.columns.str.rstrip('_x')  # strip suffix at the right end only.

df.columns
# Index(['W', 'First', 'Last', 'Slice'], dtype='object')

Чтобы избежать проблемы, отмеченной в комментариях:

Beware of strip() if any column name starts or ends with either _ or x beyond the suffix.

Вы можете использовать str.replace,

df.columns = df.columns.str.replace(r'_x$', '')

df.columns
# Index(['W', 'First', 'Last', 'Slice'], dtype='object')

Обновление: питон >= 3.9, панды >= 1.4

Начиная с версии 1.4 вы скоро сможете использовать str.removeprefix/str.removesuffix.

Примеры:

s = pd.Series(["str_foo", "str_bar", "no_prefix"])
s
0    str_foo
1    str_bar
2    no_prefix
dtype: object

s.str.removeprefix("str_")
0    foo
1    bar
2    no_prefix
dtype: object

s = pd.Series(["foo_str", "bar_str", "no_suffix"])
s
0    foo_str
1    bar_str
2    no_suffix
dtype: object

s.str.removesuffix("_str")
0    foo
1    bar
2    no_suffix
dtype: object

Обратите внимание, что версия 1.4 еще не вышла, но вы можете поиграть с этой функцией, установив файл среда разработки панд.

df.columns = [col[:-2] for col in df.columns if col[-2:]=='_x' else col]

или

df.columns = [col.replace('_x', '') for col in df.columns]

Я бы предложил использовать функцию rename:

df.rename(columns = lambda x: x.strip('_x'))

Выход по желанию

Вы также можете позаботиться о комментарии FabienP и изменить его в соответствии с решением Quang Hoang:

df.rename(columns = lambda x: x.replace('_x$', ''))

дает желаемый результат.

Другое решение простое:

df.rename(columns = lambda x: x[:-2] if x.endswith('_x') else x)

Обычно я использую способ @cs95, но просто для удобства оборачиваю его в метод фрейма данных:

import pandas as pd

def drop_prefix(self, prefix):
    self.columns = self.columns.str.lstrip(prefix)
    return self

pd.core.frame.DataFrame.drop_prefix = drop_prefix

Затем вы можете использовать его как обратный метод, уже реализованный в пандах add_prefix:

pd.drop_prefix('myprefix_')

В Python 3.9+ вы можете использовать строковые методы removesuffix() и removeprefix() следующим образом:

df.columns = df.rename(columns = lambda x: x.removesuffix('_x')) # or any suffix per say
df.columns = df.rename(columns = lambda x: x.removeprefix('prefix_i_want_to_remove')) 

Или вы можете напрямую сопоставить столбцы как:

df.columns = df.columns.map(lambda x: x.removesuffix('_x')) # or any suffix per say
df.columns = df.columns.map(lambda x: x.removeprefix('prefix_i_want_to_remove')) 

У меня был аналогичный запрос, мне нужно было убрать префикс для заголовков столбцов. В моем случае префиксы имели такой шаблон: 'p1-', 'p2-', 'p3-' и так далее, поэтому я использую следующий фрагмент, чтобы удалить их все:

df.columns.str.replace(r'[a-z][0-9]*-','')

Python=3.8 и панды=1.3:

Используйте df.columns = df.columns.str.replace('_x',''), чтобы избавиться от суффикса.

Это работает хорошо и удаляет только точную подстроку (суффикс) '_x' из имен столбцов, в отличие от str.strip/str.rstrip(substring), который удаляет все символы, упомянутые в substring, из имен столбцов DataFrame независимо от того, присутствует ли полная подстрока в имени столбца или нет, последовательность, в которой встречаются эти символы, и т. д.