只需将其分配给.columns属性：

>>> df = pd.DataFrame({'$a':[1,2], '$b': [10,20]})
>>> df
   $a  $b
0   1  10
1   2  20

>>> df.columns = ['a', 'b']
>>> df
   a   b
0  1  10
1  2  20

重命名特定列

使用df.reame（）函数并引用要重命名的列。并非所有列都必须重命名：

df = df.rename(columns={'oldName1': 'newName1', 'oldName2': 'newName2'})
# Or rename the existing DataFrame (rather than creating a copy) 
df.rename(columns={'oldName1': 'newName1', 'oldName2': 'newName2'}, inplace=True)

最小代码示例

df = pd.DataFrame('x', index=range(3), columns=list('abcde'))
df

   a  b  c  d  e
0  x  x  x  x  x
1  x  x  x  x  x
2  x  x  x  x  x

以下方法都可以工作并产生相同的输出：

df2 = df.rename({'a': 'X', 'b': 'Y'}, axis=1)  # new method
df2 = df.rename({'a': 'X', 'b': 'Y'}, axis='columns')
df2 = df.rename(columns={'a': 'X', 'b': 'Y'})  # old method  

df2

   X  Y  c  d  e
0  x  x  x  x  x
1  x  x  x  x  x
2  x  x  x  x  x

请记住将结果指定回，因为修改不在原位。或者，指定inplace=True：

df.rename({'a': 'X', 'b': 'Y'}, axis=1, inplace=True)
df

   X  Y  c  d  e
0  x  x  x  x  x
1  x  x  x  x  x
2  x  x  x  x  x
 

在v0.25中，如果指定了要重命名的无效列，还可以指定errors='raise'来引发错误。请参阅v0.25 rename（）文档。

---

重新分配列标题

使用df.set_axis（），axis=1，inplace=False（返回副本）。

df2 = df.set_axis(['V', 'W', 'X', 'Y', 'Z'], axis=1, inplace=False)
df2

   V  W  X  Y  Z
0  x  x  x  x  x
1  x  x  x  x  x
2  x  x  x  x  x

这将返回一个副本，但您可以通过设置inplace=True来修改DataFrame（这是<=0.24版本的默认行为，但将来可能会更改）。

您也可以直接分配标题：

df.columns = ['V', 'W', 'X', 'Y', 'Z']
df

   V  W  X  Y  Z
0  x  x  x  x  x
1  x  x  x  x  x
2  x  x  x  x  x

重命名方法可以采用一个函数，例如：

In [11]: df.columns
Out[11]: Index([u'$a', u'$b', u'$c', u'$d', u'$e'], dtype=object)

In [12]: df.rename(columns=lambda x: x[1:], inplace=True)

In [13]: df.columns
Out[13]: Index([u'a', u'b', u'c', u'd', u'e'], dtype=object)

由于您只想删除所有列名中的$符号，因此只需执行以下操作：

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

OR

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

Use:

old_names = ['$a', '$b', '$c', '$d', '$e'] 
new_names = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
df.rename(columns=dict(zip(old_names, new_names)), inplace=True)

这样，您可以根据需要手动编辑new_names。当您只需要重命名几个列来纠正拼写错误、重音、删除特殊字符等时，它非常有用。

如“使用文本数据：

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

如果您已经获得了数据帧，df.columns将所有内容转储到您可以操作的列表中，然后作为列的名称重新分配到数据帧中。。。

columns = df.columns
columns = [row.replace("$", "") for row in columns]
df.rename(columns=dict(zip(columns, things)), inplace=True)
df.head() # To validate the output

最佳方式？我不知道。一种方式——是的。

评估问题答案中提出的所有主要技术的更好方法如下：使用cProfile测量内存和执行时间@kadee、@kaitlyn和@eumiro拥有执行时间最快的函数-尽管这些函数非常快，但我们比较了所有答案的0.000和0.001秒舍入。寓意：我上面的答案可能不是“最好”的方式。

import pandas as pd
import cProfile, pstats, re

old_names = ['$a', '$b', '$c', '$d', '$e']
new_names = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
col_dict = {'$a': 'a', '$b': 'b', '$c': 'c', '$d': 'd', '$e': 'e'}

df = pd.DataFrame({'$a':[1, 2], '$b': [10, 20], '$c': ['bleep', 'blorp'], '$d': [1, 2], '$e': ['texa$', '']})

df.head()

def eumiro(df, nn):
    df.columns = nn
    # This direct renaming approach is duplicated in methodology in several other answers:
    return df

def lexual1(df):
    return df.rename(columns=col_dict)

def lexual2(df, col_dict):
    return df.rename(columns=col_dict, inplace=True)

def Panda_Master_Hayden(df):
    return df.rename(columns=lambda x: x[1:], inplace=True)

def paulo1(df):
    return df.rename(columns=lambda x: x.replace('$', ''))

def paulo2(df):
    return df.rename(columns=lambda x: x.replace('$', ''), inplace=True)

def migloo(df, on, nn):
    return df.rename(columns=dict(zip(on, nn)), inplace=True)

def kadee(df):
    return df.columns.str.replace('$', '')

def awo(df):
    columns = df.columns
    columns = [row.replace("$", "") for row in columns]
    return df.rename(columns=dict(zip(columns, '')), inplace=True)

def kaitlyn(df):
    df.columns = [col.strip('$') for col in df.columns]
    return df

print 'eumiro'
cProfile.run('eumiro(df, new_names)')
print 'lexual1'
cProfile.run('lexual1(df)')
print 'lexual2'
cProfile.run('lexual2(df, col_dict)')
print 'andy hayden'
cProfile.run('Panda_Master_Hayden(df)')
print 'paulo1'
cProfile.run('paulo1(df)')
print 'paulo2'
cProfile.run('paulo2(df)')
print 'migloo'
cProfile.run('migloo(df, old_names, new_names)')
print 'kadee'
cProfile.run('kadee(df)')
print 'awo'
cProfile.run('awo(df)')
print 'kaitlyn'
cProfile.run('kaitlyn(df)')

另一种替换原始列标签的方法是从原始列标签中删除不需要的字符（此处为“$”）。

这可以通过在df.columns上运行for循环并将剥离的列附加到df.column来完成。

相反，我们可以通过使用下面的列表理解在一个语句中巧妙地做到这一点：

df.columns = [col.strip('$') for col in df.columns]

（Python中的strip方法会从字符串的开头和结尾剥离给定的字符。）

这真的很简单。只需使用：

df.columns = ['Name1', 'Name2', 'Name3'...]

它将按照您输入的顺序分配列名。

您可以使用str.slice：

df.columns = df.columns.str.slice(1)

df = pd.DataFrame({'$a': [1], '$b': [1], '$c': [1], '$d': [1], '$e': [1]})

如果新列列表的顺序与现有列的顺序相同，则分配很简单：

new_cols = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
df.columns = new_cols
>>> df
   a  b  c  d  e
0  1  1  1  1  1

如果您有一个将旧列名键入到新列名的字典，可以执行以下操作：

d = {'$a': 'a', '$b': 'b', '$c': 'c', '$d': 'd', '$e': 'e'}
df.columns = df.columns.map(lambda col: d[col])  # Or `.map(d.get)` as pointed out by @PiRSquared.
>>> df
   a  b  c  d  e
0  1  1  1  1  1

如果你没有列表或字典映射，你可以通过列表理解去掉前导$符号：

df.columns = [col[1:] if col[0] == '$' else col for col in df]

df.columns = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']

它将按照您提供的顺序用您提供的名称替换现有名称。

我的方法是通用的，您可以通过逗号分隔分隔符=variable来添加额外的分隔符，并对其进行未来验证。

工作代码：

import pandas as pd
import re


df = pd.DataFrame({'$a':[1,2], '$b': [3,4],'$c':[5,6], '$d': [7,8], '$e': [9,10]})

delimiters = '$'
matchPattern = '|'.join(map(re.escape, delimiters))
df.columns = [re.split(matchPattern, i)[1] for i in df.columns ]

输出：

>>> df
   $a  $b  $c  $d  $e
0   1   3   5   7   9
1   2   4   6   8  10

>>> df
   a  b  c  d   e
0  1  3  5  7   9
1  2  4  6  8  10

请注意，前面答案中的方法不适用于MultiIndex。对于MultiIndex，您需要执行以下操作：

>>> df = pd.DataFrame({('$a','$x'):[1,2], ('$b','$y'): [3,4], ('e','f'):[5,6]})
>>> df
   $a $b  e
   $x $y  f
0  1  3  5
1  2  4  6
>>> rename = {('$a','$x'):('a','x'), ('$b','$y'):('b','y')}
>>> df.columns = pandas.MultiIndex.from_tuples([
        rename.get(item, item) for item in df.columns.tolist()])
>>> df
   a  b  e
   x  y  f
0  1  3  5
1  2  4  6

列名与系列名称

我想解释一下幕后发生的事情。

数据帧是一组系列。

序列又是numpy.array的扩展。

numpy.arrays具有属性.name。

这是系列的名称。熊猫很少尊重这个属性，但它会在某些地方停留，可以用来攻击熊猫的一些行为。

命名列列表

这里有很多答案谈到df.columns属性是一个列表，而实际上它是一个系列。这意味着它具有.name属性。

如果您决定填写列的名称“系列：

df.columns = ['column_one', 'column_two']
df.columns.names = ['name of the list of columns']
df.index.names = ['name of the index']

name of the list of columns     column_one  column_two
name of the index
0                                    4           1
1                                    5           2
2                                    6           3

请注意，索引的名称总是低一列。

挥之不去的艺术事实

.name属性有时会持续存在。如果将df.columns设置为['one'，'two']，则df.one.name将为'one'。

如果您将df.one.name设置为'three'，则df.columns仍然会给您['one'，'two']，df.one.name会给您'three]。

BUT

pd.DataFrame（df.one）将返回

    three
0       1
1       2
2       3

因为Pandas重用已经定义的Series的.name。

多级列名

Pandas有多种方法来实现多层列名。这里面没有太多魔法，但我想在我的回答中也包括这一点，因为我没有看到任何人在这里学习这一点。

    |one            |
    |one      |two  |
0   |  4      |  1  |
1   |  5      |  2  |
2   |  6      |  3  |

通过将列设置为列表，这很容易实现，如下所示：

df.columns = [['one', 'one'], ['one', 'two']]

如果您必须处理由提供系统命名的超出您控制范围的列负载，我提出了以下方法，它是一种通用方法和特定替换方法的组合。

首先使用正则表达式从数据帧列名创建一个字典，以便丢弃列名的某些附加部分，然后向字典中添加特定替换项，以命名接收数据库中的核心列。

然后将其一次性应用于数据帧。

dict = dict(zip(df.columns, df.columns.str.replace('(:S$|:C1$|:L$|:D$|\.Serial:L$)', '')))
dict['brand_timeseries:C1'] = 'BTS'
dict['respid:L'] = 'RespID'
dict['country:C1'] = 'CountryID'
dict['pim1:D'] = 'pim_actual'
df.rename(columns=dict, inplace=True)

单线或管道解决方案

我将关注两件事：

OP明确规定我将编辑后的列名存储在列表中，但我不知道如何替换列名。我不想解决如何替换“$”或删除每个列标题的第一个字符的问题。OP已完成此步骤。相反，我希望集中精力在给定替换列名列表的情况下，用一个新的列对象替换现有的列对象。df.columns=new其中new是新列名称的列表，非常简单。这种方法的缺点是它需要编辑现有数据帧的columns属性，而且它不是内联的。我将展示一些通过流水线执行此操作的方法，而无需编辑现有的数据帧。

---

设置1为了关注用预先存在的列表重命名或替换列名的需要，我将创建一个新的示例dataframe df，其中包含初始列名和不相关的新列名。

df = pd.DataFrame({'Jack': [1, 2], 'Mahesh': [3, 4], 'Xin': [5, 6]})
new = ['x098', 'y765', 'z432']

df

   Jack  Mahesh  Xin
0     1       3    5
1     2       4    6

---

解决方案1pd.DataFrame.rename文件

已经说过，如果您有一个将旧列名映射到新列名的字典，可以使用pd.DataFrame.rename。

d = {'Jack': 'x098', 'Mahesh': 'y765', 'Xin': 'z432'}
df.rename(columns=d)

   x098  y765  z432
0     1     3     5
1     2     4     6

但是，您可以轻松地创建该字典并将其包含在重命名调用中。下面的内容利用了这样一个事实，即在对df进行迭代时，我们会对每个列名进行迭代。

# Given just a list of new column names
df.rename(columns=dict(zip(df, new)))

   x098  y765  z432
0     1     3     5
1     2     4     6

如果您的原始列名是唯一的，这将非常有用。但如果他们不是，那么这就失败了。

---

设置2非唯一列

df = pd.DataFrame(
    [[1, 3, 5], [2, 4, 6]],
    columns=['Mahesh', 'Mahesh', 'Xin']
)
new = ['x098', 'y765', 'z432']

df

   Mahesh  Mahesh  Xin
0       1       3    5
1       2       4    6

---

解决方案2pd.concat使用keys参数

首先，注意当我们尝试使用解决方案1时会发生什么：

df.rename(columns=dict(zip(df, new)))

   y765  y765  z432
0     1     3     5
1     2     4     6

我们没有将新列表映射为列名。我们最终重复了y765。相反，我们可以在遍历df列时使用pd.concat函数的keys参数。

pd.concat([c for _, c in df.items()], axis=1, keys=new) 

   x098  y765  z432
0     1     3     5
1     2     4     6

---

解决方案3修复只有当所有列都有一个dtype时，才应使用此选项。否则，您将得到所有列的dtype对象，并且将它们转换回需要更多的字典工作。

单个数据类型

pd.DataFrame(df.values, df.index, new)

   x098  y765  z432
0     1     3     5
1     2     4     6

混合数据类型

pd.DataFrame(df.values, df.index, new).astype(dict(zip(new, df.dtypes)))

   x098  y765  z432
0     1     3     5
1     2     4     6

---

解决方案4这是一个带有转置和set_index的噱头。pd.DataFrame.set_index允许我们内联设置索引，但没有相应的set_columns。所以我们可以转置，然后设置索引，然后转置回去。然而，解决方案3中的单个数据类型与混合数据类型的警告同样适用于此。

单个数据类型

df.T.set_index(np.asarray(new)).T

   x098  y765  z432
0     1     3     5
1     2     4     6

混合数据类型

df.T.set_index(np.asarray(new)).T.astype(dict(zip(new, df.dtypes)))

   x098  y765  z432
0     1     3     5
1     2     4     6

---

解决方案5在pd.DataFrame.rename中使用循环遍历每个新元素的lambda。在这个解决方案中，我们传递一个lambda，它接受x，但忽略它。它也接受y，但不期望它。相反，迭代器被指定为默认值，然后我可以使用它一次循环一个，而不考虑x的值。

df.rename(columns=lambda x, y=iter(new): next(y))

   x098  y765  z432
0     1     3     5
1     2     4     6

正如sopyson聊天中的人向我指出的那样，如果我在x和y之间添加一个*，我可以保护y变量。不过，在这种情况下，我不认为它需要保护。这仍然值得一提。

df.rename(columns=lambda x, *, y=iter(new): next(y))

   x098  y765  z432
0     1     3     5
1     2     4     6

Pandas 0.21+答案

0.21版中的列重命名有一些重要更新。

重命名方法添加了可以设置为columns或1的axis参数。此更新使此方法与panda API的其余部分相匹配。它仍然具有索引和列参数，但不再强制您使用它们。intlace设置为False的set_axis方法允许您使用列表重命名所有索引或列标签。

Pandas 0.21示例+

构造示例DataFrame：

df = pd.DataFrame({'$a':[1,2], '$b': [3,4], 
                   '$c':[5,6], '$d':[7,8], 
                   '$e':[9,10]})

   $a  $b  $c  $d  $e
0   1   3   5   7   9
1   2   4   6   8  10

使用axis='columns'或axis=1的重命名

df.rename({'$a':'a', '$b':'b', '$c':'c', '$d':'d', '$e':'e'}, axis='columns')

or

df.rename({'$a':'a', '$b':'b', '$c':'c', '$d':'d', '$e':'e'}, axis=1)

两者都会导致以下结果：

   a  b  c  d   e
0  1  3  5  7   9
1  2  4  6  8  10

仍然可以使用旧方法签名：

df.rename(columns={'$a':'a', '$b':'b', '$c':'c', '$d':'d', '$e':'e'})

重命名函数还接受将应用于每个列名的函数。

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

or

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

---

将set_axis与列表一起使用，inplace=False

可以为set_axis方法提供一个长度等于列数（或索引）的列表。目前，inplace默认为True，但在未来的版本中，inplace将默认为False。

df.set_axis(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], axis='columns', inplace=False)

or

df.set_axis(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], axis=1, inplace=False)

---

为什么不使用df.columns=[‘a’，‘b’，‘c’，‘d’，‘e’]？

像这样直接分配列没有错。这是一个非常好的解决方案。

使用set_axis的优点是它可以作为方法链的一部分使用，并返回DataFrame的新副本。如果没有它，在重新分配列之前，必须将链的中间步骤存储到另一个变量。

# new for pandas 0.21+
df.some_method1()
  .some_method2()
  .set_axis()
  .some_method3()

# old way
df1 = df.some_method1()
        .some_method2()
df1.columns = columns
df1.some_method3()

这里有一个我喜欢用来减少打字的漂亮小函数：

def rename(data, oldnames, newname):
    if type(oldnames) == str: # Input can be a string or list of strings
        oldnames = [oldnames] # When renaming multiple columns
        newname = [newname] # Make sure you pass the corresponding list of new names
    i = 0
    for name in oldnames:
        oldvar = [c for c in data.columns if name in c]
        if len(oldvar) == 0:
            raise ValueError("Sorry, couldn't find that column in the dataset")
        if len(oldvar) > 1: # Doesn't have to be an exact match
            print("Found multiple columns that matched " + str(name) + ": ")
            for c in oldvar:
                print(str(oldvar.index(c)) + ": " + str(c))
            ind = input('Please enter the index of the column you would like to rename: ')
            oldvar = oldvar[int(ind)]
        if len(oldvar) == 1:
            oldvar = oldvar[0]
        data = data.rename(columns = {oldvar : newname[i]})
        i += 1
    return data

下面是一个如何工作的示例：

In [2]: df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, size=(10, 4)), columns = ['col1', 'col2', 'omg', 'idk'])
# First list = existing variables
# Second list = new names for those variables
In [3]: df = rename(df, ['col', 'omg'],['first', 'ohmy'])
Found multiple columns that matched col:
0: col1
1: col2

Please enter the index of the column you would like to rename: 0

In [4]: df.columns
Out[5]: Index(['first', 'col2', 'ohmy', 'idk'], dtype='object')

另一个选项是使用正则表达式重命名：

import pandas as pd
import re

df = pd.DataFrame({'$a':[1,2], '$b':[3,4], '$c':[5,6]})

df = df.rename(columns=lambda x: re.sub('\$','',x))
>>> df
   a  b  c
0  1  3  5
1  2  4  6

df.rename(index=str, columns={'A':'a', 'B':'b'})

pandas.DataFrame.rename

假设您可以使用正则表达式，则此解决方案无需使用正则表达式进行手动编码：

import pandas as pd
import re

srch = re.compile(r"\w+")

data = pd.read_csv("CSV_FILE.csv")
cols = data.columns
new_cols = list(map(lambda v:v.group(), (list(map(srch.search, cols)))))
data.columns = new_cols

假设这是您的数据帧。

可以使用两种方法重命名列。

使用dataframe.columns=[#list]df.columns=[‘a’，‘b’，‘c’，‘d’，‘e’]此方法的限制是，如果必须更改一列，则必须传递完整的列列表。此外，此方法不适用于索引标签。例如，如果您通过以下步骤：df.columns=[‘a’、‘b’、‘c’、‘d’]这将引发错误。长度不匹配：预期轴有5个元素，新值有4个元素。另一种方法是Pandasrename（）方法，用于重命名任何索引、列或行df=df.rename（列=｛‘$a‘：‘a‘｝）

同样，您可以更改任何行或列。

让我们通过一个小例子来理解重命名。。。

使用映射重命名列：df=pd.DataFrame（｛“A”：[1，2，3]，“B”：[4，5，6]｝）#创建列名为A和B的dfdf.reame（｛“A”：“new_A”，“B”：“new_B”｝，axis='columns'，inplace=True）#用'new_A'重命名列A，用'new_B'重命名列B输出：新a新b0 1 41 2 52 3 6使用映射重命名索引/Row_Name：df.reame（｛0:“x”，1:“y”，2:“z”｝，axis='index'，inplace=True）#行名称被'x'、'y'和'z'替换。输出：新a新bx 142015年z 3 6

除了已经提供的解决方案之外，您还可以在读取文件时替换所有列。我们可以使用names和header=0来实现这一点。

首先，我们创建一个我们喜欢用作列名的名称列表：

import pandas as pd

ufo_cols = ['city', 'color reported', 'shape reported', 'state', 'time']
ufo.columns = ufo_cols

ufo = pd.read_csv('link to the file you are using', names = ufo_cols, header = 0)

在这种情况下，所有列名都将替换为列表中的名称。

重命名Pandas中的列是一项简单的任务。

df.rename(columns={'$a': 'a', '$b': 'b', '$c': 'c', '$d': 'd', '$e': 'e'}, inplace=True)

我需要重命名XGBoost的功能，但它不喜欢这些功能：

import re
regex = r"[!\"#$%&'()*+,\-.\/:;<=>?@[\\\]^_`{|}~ ]+"
X_trn.columns = X_trn.columns.str.replace(regex, '_', regex=True)
X_tst.columns = X_tst.columns.str.replace(regex, '_', regex=True)

如果您只想删除“$”符号，请使用以下代码

df.columns = pd.Series(df.columns.str.replace("$", ""))

假设您的数据集名称为df，df具有。

df = ['$a', '$b', '$c', '$d', '$e']`

所以，要重命名这些，我们只需这样做。

df.columns = ['a','b','c','d','e']

如果已经有新列名的列表，可以尝试以下操作：

new_cols = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
new_names_map = {df.columns[i]:new_cols[i] for i in range(len(new_cols))}

df.rename(new_names_map, axis=1, inplace=True)

许多panda函数都有一个就地参数。当设置为True时，转换将直接应用于调用它的数据帧。例如：

df = pd.DataFrame({'$a':[1,2], '$b': [3,4]})
df.rename(columns={'$a': 'a'}, inplace=True)
df.columns

>>> Index(['a', '$b'], dtype='object')

或者，在某些情况下，您希望保留原始数据帧。如果创建数据帧是一项昂贵的任务，我经常看到人们陷入这种情况。例如，如果创建数据帧需要查询雪花数据库。在这种情况下，只需确保将inplace参数设置为False。

df = pd.DataFrame({'$a':[1,2], '$b': [3,4]})
df2 = df.rename(columns={'$a': 'a'}, inplace=False)
df.columns

>>> Index(['$a', '$b'], dtype='object')

df2.columns

>>> Index(['a', '$b'], dtype='object')

如果这些类型的转换是您经常做的，那么您还可以研究一些不同的panda GUI工具。我是一个叫做水户的人的创造者。它是一个电子表格，可以自动将您的编辑转换为python代码。

# This way it will work
import pandas as pd

# Define a dictionary 
rankings = {'test': ['a'],
        'odi': ['E'],
        't20': ['P']}

# Convert the dictionary into DataFrame
rankings_pd = pd.DataFrame(rankings)

# Before renaming the columns
print(rankings_pd)

rankings_pd.rename(columns = {'test':'TEST'}, inplace = True)

可以将lstrip或strip方法与索引一起使用：

df.columns = df.columns.str.lstrip('$')

or

cols = ['$a', '$b', '$c', '$d', '$e']
pd.Series(cols).str.lstrip('$').tolist()

输出：

['a', 'b', 'c', 'd', 'e']

我的单线回答是

df.columns=df_new_cols

它是最好的，处理时间为1/3。

timeit比较：

df有七列。我正在尝试更改一些名称。

%timeit df.rename(columns={old_col:new_col for (old_col,new_col) in zip(df_old_cols,df_new_cols)},inplace=True)
214 µs ± 10.1 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

%timeit df.rename(columns=dict(zip(df_old_cols,df_new_cols)),inplace=True)
212 µs ± 7.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

%timeit df.columns = df_new_cols
72.9 µs ± 17.2 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

一个简单而“有趣”（和蟒蛇？）的解决方案：

df.rename(columns={x: x.replace('$', '') for x in df.columns})

哪里：

df = pd.DataFrame(columns=['$a', '$b', '$c', '$d', '$e'])

步骤：

获取DataFrame的列作为列表：

df.columns

在DataFrames中重命名的方法：

df.rename()

属性以指定要重命名列：

columns={}

在字典中，您需要指定要重命名的列（在每个键中）以及它们将获得的新名称（每个值）

{'old_col_name': 'new_col_name', ...}

由于您的更改遵循一种模式，为了删除每列中的$字符，我们可以使用字典理解：

{x: x.replace('$', '') for x in df.columns}