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']

# 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)

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)

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']]

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)

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。）