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

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

---

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

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)

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

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]

重命名特定列

使用df.reame（）函数并引用要重命名的列。并非所有列都必须重命名：

df = df.rename(columns={'oldName1': 'newName1', 'oldName2': 'newName2'})
# Or rename the existing DataFrame (rather than creating a copy) 
df.rename(columns={'oldName1': 'newName1', 'oldName2': 'newName2'}, inplace=True)

最小代码示例

df = pd.DataFrame('x', index=range(3), columns=list('abcde'))
df

   a  b  c  d  e
0  x  x  x  x  x
1  x  x  x  x  x
2  x  x  x  x  x

以下方法都可以工作并产生相同的输出：

df2 = df.rename({'a': 'X', 'b': 'Y'}, axis=1)  # new method
df2 = df.rename({'a': 'X', 'b': 'Y'}, axis='columns')
df2 = df.rename(columns={'a': 'X', 'b': 'Y'})  # old method  

df2

   X  Y  c  d  e
0  x  x  x  x  x
1  x  x  x  x  x
2  x  x  x  x  x

请记住将结果指定回，因为修改不在原位。或者，指定inplace=True：

df.rename({'a': 'X', 'b': 'Y'}, axis=1, inplace=True)
df

   X  Y  c  d  e
0  x  x  x  x  x
1  x  x  x  x  x
2  x  x  x  x  x
 

在v0.25中，如果指定了要重命名的无效列，还可以指定errors='raise'来引发错误。请参阅v0.25 rename（）文档。

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重新分配列标题

使用df.set_axis（），axis=1，inplace=False（返回副本）。

df2 = df.set_axis(['V', 'W', 'X', 'Y', 'Z'], axis=1, inplace=False)
df2

   V  W  X  Y  Z
0  x  x  x  x  x
1  x  x  x  x  x
2  x  x  x  x  x

这将返回一个副本，但您可以通过设置inplace=True来修改DataFrame（这是<=0.24版本的默认行为，但将来可能会更改）。

您也可以直接分配标题：

df.columns = ['V', 'W', 'X', 'Y', 'Z']
df

   V  W  X  Y  Z
0  x  x  x  x  x
1  x  x  x  x  x
2  x  x  x  x  x