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)

我的方法是通用的，您可以通过逗号分隔分隔符=variable来添加额外的分隔符，并对其进行未来验证。

工作代码：

import pandas as pd
import re


df = pd.DataFrame({'$a':[1,2], '$b': [3,4],'$c':[5,6], '$d': [7,8], '$e': [9,10]})

delimiters = '$'
matchPattern = '|'.join(map(re.escape, delimiters))
df.columns = [re.split(matchPattern, i)[1] for i in df.columns ]

输出：

>>> df
   $a  $b  $c  $d  $e
0   1   3   5   7   9
1   2   4   6   8  10

>>> df
   a  b  c  d   e
0  1  3  5  7   9
1  2  4  6  8  10

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)

Use:

old_names = ['$a', '$b', '$c', '$d', '$e'] 
new_names = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
df.rename(columns=dict(zip(old_names, new_names)), inplace=True)

这样，您可以根据需要手动编辑new_names。当您只需要重命名几个列来纠正拼写错误、重音、删除特殊字符等时，它非常有用。

我需要重命名XGBoost的功能，但它不喜欢这些功能：

import re
regex = r"[!\"#$%&'()*+,\-.\/:;<=>?@[\\\]^_`{|}~ ]+"
X_trn.columns = X_trn.columns.str.replace(regex, '_', regex=True)
X_tst.columns = X_tst.columns.str.replace(regex, '_', regex=True)

另一个选项是使用正则表达式重命名：

import pandas as pd
import re

df = pd.DataFrame({'$a':[1,2], '$b':[3,4], '$c':[5,6]})

df = df.rename(columns=lambda x: re.sub('\$','',x))
>>> df
   a  b  c
0  1  3  5
1  2  4  6