我的单线回答是

df.columns=df_new_cols

它是最好的，处理时间为1/3。

timeit比较：

df有七列。我正在尝试更改一些名称。

%timeit df.rename(columns={old_col:new_col for (old_col,new_col) in zip(df_old_cols,df_new_cols)},inplace=True)
214 µs ± 10.1 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

%timeit df.rename(columns=dict(zip(df_old_cols,df_new_cols)),inplace=True)
212 µs ± 7.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

%timeit df.columns = df_new_cols
72.9 µs ± 17.2 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

假设这是您的数据帧。

可以使用两种方法重命名列。

使用dataframe.columns=[#list]df.columns=[‘a’，‘b’，‘c’，‘d’，‘e’]此方法的限制是，如果必须更改一列，则必须传递完整的列列表。此外，此方法不适用于索引标签。例如，如果您通过以下步骤：df.columns=[‘a’、‘b’、‘c’、‘d’]这将引发错误。长度不匹配：预期轴有5个元素，新值有4个元素。另一种方法是Pandasrename（）方法，用于重命名任何索引、列或行df=df.rename（列=｛‘$a‘：‘a‘｝）

同样，您可以更改任何行或列。

df.columns = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']

它将按照您提供的顺序用您提供的名称替换现有名称。

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。

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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

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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。

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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

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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

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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

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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

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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

这里有一个我喜欢用来减少打字的漂亮小函数：

def rename(data, oldnames, newname):
    if type(oldnames) == str: # Input can be a string or list of strings
        oldnames = [oldnames] # When renaming multiple columns
        newname = [newname] # Make sure you pass the corresponding list of new names
    i = 0
    for name in oldnames:
        oldvar = [c for c in data.columns if name in c]
        if len(oldvar) == 0:
            raise ValueError("Sorry, couldn't find that column in the dataset")
        if len(oldvar) > 1: # Doesn't have to be an exact match
            print("Found multiple columns that matched " + str(name) + ": ")
            for c in oldvar:
                print(str(oldvar.index(c)) + ": " + str(c))
            ind = input('Please enter the index of the column you would like to rename: ')
            oldvar = oldvar[int(ind)]
        if len(oldvar) == 1:
            oldvar = oldvar[0]
        data = data.rename(columns = {oldvar : newname[i]})
        i += 1
    return data

下面是一个如何工作的示例：

In [2]: df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, size=(10, 4)), columns = ['col1', 'col2', 'omg', 'idk'])
# First list = existing variables
# Second list = new names for those variables
In [3]: df = rename(df, ['col', 'omg'],['first', 'ohmy'])
Found multiple columns that matched col:
0: col1
1: col2

Please enter the index of the column you would like to rename: 0

In [4]: df.columns
Out[5]: Index(['first', 'col2', 'ohmy', 'idk'], dtype='object')

如果您只想删除“$”符号，请使用以下代码

df.columns = pd.Series(df.columns.str.replace("$", ""))