我想从
['$a', '$b', '$c', '$d', '$e']
to
['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
当前回答
Pandas 0.21+答案
0.21版中的列重命名有一些重要更新。
重命名方法添加了可以设置为columns或1的axis参数。此更新使此方法与panda API的其余部分相匹配。它仍然具有索引和列参数，但不再强制您使用它们。intlace设置为False的set_axis方法允许您使用列表重命名所有索引或列标签。
Pandas 0.21示例+
构造示例DataFrame：
df = pd.DataFrame({'$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()
其他回答
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
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。
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。）
# 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)
单线或管道解决方案
我将关注两件事：
OP明确规定我将编辑后的列名存储在列表中，但我不知道如何替换列名。我不想解决如何替换“$”或删除每个列标题的第一个字符的问题。OP已完成此步骤。相反，我希望集中精力在给定替换列名列表的情况下，用一个新的列对象替换现有的列对象。df.columns=new其中new是新列名称的列表，非常简单。这种方法的缺点是它需要编辑现有数据帧的columns属性，而且它不是内联的。我将展示一些通过流水线执行此操作的方法，而无需编辑现有的数据帧。
设置1为了关注用预先存在的列表重命名或替换列名的需要，我将创建一个新的示例dataframe df，其中包含初始列名和不相关的新列名。
df = pd.DataFrame({'Jack': [1, 2], 'Mahesh': [3, 4], 'Xin': [5, 6]})
new = ['x098', 'y765', 'z432']
df
Jack Mahesh Xin
0 1 3 5
1 2 4 6
解决方案1pd.DataFrame.rename文件
已经说过，如果您有一个将旧列名映射到新列名的字典，可以使用pd.DataFrame.rename。
d = {'Jack': 'x098', 'Mahesh': 'y765', 'Xin': 'z432'}
df.rename(columns=d)
x098 y765 z432
0 1 3 5
1 2 4 6
但是，您可以轻松地创建该字典并将其包含在重命名调用中。下面的内容利用了这样一个事实，即在对df进行迭代时，我们会对每个列名进行迭代。
# Given just a list of new column names
df.rename(columns=dict(zip(df, new)))
x098 y765 z432
0 1 3 5
1 2 4 6
如果您的原始列名是唯一的，这将非常有用。但如果他们不是，那么这就失败了。
设置2非唯一列
df = pd.DataFrame(
[[1, 3, 5], [2, 4, 6]],
columns=['Mahesh', 'Mahesh', 'Xin']
)
new = ['x098', 'y765', 'z432']
df
Mahesh Mahesh Xin
0 1 3 5
1 2 4 6
解决方案2pd.concat使用keys参数
首先，注意当我们尝试使用解决方案1时会发生什么：
df.rename(columns=dict(zip(df, new)))
y765 y765 z432
0 1 3 5
1 2 4 6
我们没有将新列表映射为列名。我们最终重复了y765。相反，我们可以在遍历df列时使用pd.concat函数的keys参数。
pd.concat([c for _, c in df.items()], axis=1, keys=new)
x098 y765 z432
0 1 3 5
1 2 4 6
解决方案3修复只有当所有列都有一个dtype时，才应使用此选项。否则，您将得到所有列的dtype对象，并且将它们转换回需要更多的字典工作。
单个数据类型
pd.DataFrame(df.values, df.index, new)
x098 y765 z432
0 1 3 5
1 2 4 6
混合数据类型
pd.DataFrame(df.values, df.index, new).astype(dict(zip(new, df.dtypes)))
x098 y765 z432
0 1 3 5
1 2 4 6
解决方案4这是一个带有转置和set_index的噱头。pd.DataFrame.set_index允许我们内联设置索引，但没有相应的set_columns。所以我们可以转置，然后设置索引，然后转置回去。然而，解决方案3中的单个数据类型与混合数据类型的警告同样适用于此。
单个数据类型
df.T.set_index(np.asarray(new)).T
x098 y765 z432
0 1 3 5
1 2 4 6
混合数据类型
df.T.set_index(np.asarray(new)).T.astype(dict(zip(new, df.dtypes)))
x098 y765 z432
0 1 3 5
1 2 4 6
解决方案5在pd.DataFrame.rename中使用循环遍历每个新元素的lambda。在这个解决方案中，我们传递一个lambda，它接受x，但忽略它。它也接受y，但不期望它。相反，迭代器被指定为默认值，然后我可以使用它一次循环一个，而不考虑x的值。
df.rename(columns=lambda x, y=iter(new): next(y))
x098 y765 z432
0 1 3 5
1 2 4 6
正如sopyson聊天中的人向我指出的那样，如果我在x和y之间添加一个*，我可以保护y变量。不过，在这种情况下，我不认为它需要保护。这仍然值得一提。
df.rename(columns=lambda x, *, y=iter(new): next(y))
x098 y765 z432
0 1 3 5
1 2 4 6
