如果已经有新列名的列表，可以尝试以下操作：

new_cols = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
new_names_map = {df.columns[i]:new_cols[i] for i in range(len(new_cols))}

df.rename(new_names_map, axis=1, inplace=True)

您可以使用str.slice：

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

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。）

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)

df = pd.DataFrame({'$a': [1], '$b': [1], '$c': [1], '$d': [1], '$e': [1]})

如果新列列表的顺序与现有列的顺序相同，则分配很简单：

new_cols = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
df.columns = new_cols
>>> df
   a  b  c  d  e
0  1  1  1  1  1

如果您有一个将旧列名键入到新列名的字典，可以执行以下操作：

d = {'$a': 'a', '$b': 'b', '$c': 'c', '$d': 'd', '$e': 'e'}
df.columns = df.columns.map(lambda col: d[col])  # Or `.map(d.get)` as pointed out by @PiRSquared.
>>> df
   a  b  c  d  e
0  1  1  1  1  1

如果你没有列表或字典映射，你可以通过列表理解去掉前导$符号：

df.columns = [col[1:] if col[0] == '$' else col for col in df]