如何去除预测周期列字符串的前导零？用于DataFrame合并

以下是几种高效实现列名格式化的方法，完美匹配你的需求：

方法一：拆分后转整数自动去前导零（最稳妥） #

利用整数类型自动忽略前导零的特性，拆分列名后转整数再转回字符串，最后拼接：

current_cols = [
    '01+11', '02+10', '03+09', '04+08', '05+07',
    '06+06', '07+05', '08+04', '09+03', '10+02', '11+01'
]

desired_out = ['+'.join(str(int(part)) for part in col.split('+')) for col in current_cols]

这种方法能避免lstrip('0')可能出现的空字符串问题（比如列名是00+00时，lstrip会得到+，而转整数会得到0+0），兼容性更强。

方法二：正则表达式替换（最简洁） #

用正则直接匹配并移除每个数字段的前导零：

import re

current_cols = [
    '01+11', '02+10', '03+09', '04+08', '05+07',
    '06+06', '07+05', '08+04', '09+03', '10+02', '11+01'
]

desired_out = [re.sub(r'\b0+(?=\d)', '', col) for col in current_cols]

正则\b0+(?=\d)会匹配单词边界后紧跟数字的一个或多个前导零，精准替换为空，无需拆分拼接。

方法三：直接处理DataFrame列名 #

如果要直接修改DataFrame的列名，用rename方法配合lambda表达式即可：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(columns=current_cols)
# 用方法一的逻辑重命名
df = df.rename(columns=lambda x: '+'.join(str(int(part)) for part in x.split('+')))
# 或者用方法二的正则逻辑
# df = df.rename(columns=lambda x: re.sub(r'\b0+(?=\d)', '', x))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Evan