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']

您可以使用str.slice：

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

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。）

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()

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

pandas.DataFrame.rename

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。