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

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

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。

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

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)

# 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)