重命名方法可以采用一个函数，例如：

In [11]: df.columns
Out[11]: Index([u'$a', u'$b', u'$c', u'$d', u'$e'], dtype=object)

In [12]: df.rename(columns=lambda x: x[1:], inplace=True)

In [13]: df.columns
Out[13]: Index([u'a', u'b', u'c', u'd', u'e'], dtype=object)

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)

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()

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

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。

如果您必须处理由提供系统命名的超出您控制范围的列负载，我提出了以下方法，它是一种通用方法和特定替换方法的组合。

首先使用正则表达式从数据帧列名创建一个字典，以便丢弃列名的某些附加部分，然后向字典中添加特定替换项，以命名接收数据库中的核心列。

然后将其一次性应用于数据帧。

dict = dict(zip(df.columns, df.columns.str.replace('(:S$|:C1$|:L$|:D$|\.Serial:L$)', '')))
dict['brand_timeseries:C1'] = 'BTS'
dict['respid:L'] = 'RespID'
dict['country:C1'] = 'CountryID'
dict['pim1:D'] = 'pim_actual'
df.rename(columns=dict, inplace=True)