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']

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。

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']

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

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