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

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。

许多panda函数都有一个就地参数。当设置为True时，转换将直接应用于调用它的数据帧。例如：

df = pd.DataFrame({'$a':[1,2], '$b': [3,4]})
df.rename(columns={'$a': 'a'}, inplace=True)
df.columns

>>> Index(['a', '$b'], dtype='object')

或者，在某些情况下，您希望保留原始数据帧。如果创建数据帧是一项昂贵的任务，我经常看到人们陷入这种情况。例如，如果创建数据帧需要查询雪花数据库。在这种情况下，只需确保将inplace参数设置为False。

df = pd.DataFrame({'$a':[1,2], '$b': [3,4]})
df2 = df.rename(columns={'$a': 'a'}, inplace=False)
df.columns

>>> Index(['$a', '$b'], dtype='object')

df2.columns

>>> Index(['a', '$b'], dtype='object')

如果这些类型的转换是您经常做的，那么您还可以研究一些不同的panda GUI工具。我是一个叫做水户的人的创造者。它是一个电子表格，可以自动将您的编辑转换为python代码。

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

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)

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