# 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)

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。

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]

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。

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']]

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