在 Pandas 中重命名列名

重命名特定列

使用 df.rename() 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

以下方法都有效并产生相同的输出：

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

请记住将结果分配回去，因为修改不是就地的。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
 

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

重新分配列标题

将 df.set_axis() 与 axis=1 和 inplace=False 一起使用（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 就地修改 DataFrame（这是版本 <=0.24 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

---

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

---

rename 方法可以采用 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)

---

如 Working with text data 中所述：

df.columns = df.columns.str.replace('$', '')

---

熊猫 0.21+ 答案

0.21 版中对列重命名进行了一些重大更新。

rename 方法添加了可以设置为列或 1 的轴参数。此更新使此方法与 pandas API 的其余部分匹配。它仍然具有索引和列参数，但您不再被迫使用它们。

将 inplace 设置为 False 的 set_axis 方法使您能够使用列表重命名所有索引或列标签。

Pandas 0.21+ 的示例

构建示例 DataFrame：

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

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

将重命名与 axis='columns' 或 axis=1 一起使用

df.rename({'$a':'a', '$b':'b', '$c':'c', '$d':'d', '$e':'e'}, axis='columns')

或者

df.rename({'$a':'a', '$b':'b', '$c':'c', '$d':'d', '$e':'e'}, axis=1)

两者都导致以下结果：

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

仍然可以使用旧的方法签名：

df.rename(columns={'$a':'a', '$b':'b', '$c':'c', '$d':'d', '$e':'e'})

rename 函数还接受将应用于每个列名称的函数。

df.rename(lambda x: x[1:], axis='columns')

或者

df.rename(lambda x: x[1:], axis=1)

将 set_axis 与列表和 inplace=False 一起使用

您可以向 set_axis 方法提供一个长度等于列数（或索引）的列表。目前，inplace 默认为 True，但在未来的版本中，inplace 将默认为 False。

df.set_axis(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], axis='columns', inplace=False)

或者

df.set_axis(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], axis=1, inplace=False)

为什么不使用 df.columns = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']？

像这样直接分配列并没有错。这是一个非常好的解决方案。

使用 set_axis 的优点是它可以用作方法链的一部分，并返回 DataFrame 的新副本。没有它，在重新分配列之前，您必须将链的中间步骤存储到另一个变量中。

# new for pandas 0.21+
df.some_method1()
  .some_method2()
  .set_axis()
  .some_method3()

# old way
df1 = df.some_method1()
        .some_method2()
df1.columns = columns
df1.some_method3()

---

由于您只想删除所有列名中的 $ 符号，您可以这样做：

df = df.rename(columns=lambda x: x.replace('$', ''))

或者

df.rename(columns=lambda x: x.replace('$', ''), inplace=True)

---

在 Pandas 中重命名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.columns = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']

它将按照您提供的顺序将现有名称替换为您提供的名称。

---

利用：

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)

这样您就可以根据需要手动编辑 new_names。当您只需要重命名几列以纠正拼写错误、重音符号、删除特殊字符等时，它非常有用。

---

列名与系列名称

我想解释一下幕后发生的事情。

数据框是一组系列。

系列又是 numpy.array 的扩展。

numpy.array 有一个属性 .name。

这是该系列的名称。 Pandas 很少尊重此属性，但它在某些地方徘徊，可用于破解 Pandas 的某些行为。

命名列列表

这里的很多答案都谈到 df.columns 属性是 list，而实际上它是 Series。这意味着它具有 .name 属性。

如果您决定填写列 Series 的名称，就会发生这种情况：

df.columns = ['column_one', 'column_two']
df.columns.names = ['name of the list of columns']
df.index.names = ['name of the index']

name of the list of columns     column_one  column_two
name of the index
0                                    4           1
1                                    5           2
2                                    6           3

请注意，索引的名称总是低一列。

挥之不去的文物

.name 属性有时会持续存在。如果您设置 df.columns = ['one', 'two']，则 df.one.name 将是 'one'。

如果您设置 df.one.name = 'three'，那么 df.columns 仍然会给您 ['one', 'two']，而 df.one.name 将给您 'three'。

但

pd.DataFrame(df.one) 将返回

    three
0       1
1       2
2       3

因为 Pandas 重用了已定义的 Series 的 .name。

多级列名

Pandas 可以使用多层列名。没有太多的魔法，但我也想在我的回答中涵盖这一点，因为我没有看到有人在这里接受这个。

    |one            |
    |one      |two  |
0   |  4      |  1  |
1   |  5      |  2  |
2   |  6      |  3  |

这很容易通过将列设置为列表来实现，如下所示：

df.columns = [['one', 'one'], ['one', 'two']]

---

一条线或管道解决方案

我将专注于两件事：

OP 明确指出我已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“$”或从每个列标题中删除第一个字符的问题。 OP 已经完成了这一步。相反，我想专注于在给定替换列名称列表的情况下用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，这很简单。这种方法的缺点是它需要编辑现有数据框的列属性，并且不是内联完成的。我将展示一些通过流水线执行此操作的方法，而无需编辑现有数据框。

设置 1
为了专注于使用预先存在的列表重命名替换列名的需要，我将创建一个新的示例数据框 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

解决方案 1
pd.DataFrame.rename

已经说过如果您有一个将旧列名映射到新列名的字典，则可以使用 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对 rename 的调用中。下面利用了这样一个事实，即在遍历 df 时，我们遍历每个列名。

# 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，那么这就会崩溃。

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

解决方案 2
pd.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 new 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 的列时使用 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

解决方案 3
重建。仅当所有列都有一个 dtype 时才应使用此选项。否则，您最终会得到所有列的 dtype object，并且将它们转换回来需要更多的字典工作。

单dtype

pd.DataFrame(df.values, df.index, new)

   x098  y765  z432
0     1     3     5
1     2     4     6

混合dtype

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 transpose 和 set_index 的噱头。 pd.DataFrame.set_index 允许我们设置内联索引，但没有对应的 set_columns。所以我们可以转置，然后是 set_index，然后转回。但是，解决方案 3 中相同的单一 dtype 与混合 dtype 警告适用于此。

单dtype

df.T.set_index(np.asarray(new)).T

   x098  y765  z432
0     1     3     5
1     2     4     6

混合dtype

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 lambda 循环遍历 new 的每个元素。
在此解决方案中，我们传递一个接受 x 但随后忽略的 lambda它。它也需要一个 y 但并不期望它。相反，将迭代器作为默认值提供，然后我可以使用它一次循环遍历一个，而无需考虑 x 的值是什么。

df.rename(columns=lambda x, y=iter(new): next(y))

   x098  y765  z432
0     1     3     5
1     2     4     6

正如 sopython chat 中的人们向我指出的那样，如果我在 x 和 y 之间添加一个 *，我可以保护我的 y 变量。不过，在这种情况下，我认为它不需要保护。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

---

让我们通过一个小例子来理解重命名......

使用映射重命名列： df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]}) # 创建列名为 A 和 B 的 df.rename ({"A": "new_a", "B": "new_b"}, axis='columns', inplace =True) # 用'new_a'重命名列A，用'new_b'重命名列输出：new_a new_b 0 1 4 1 2 5 2 3 6 使用映射重命名 index/Row_Name： df.rename({0: "x", 1: "y", 2: "z"}, axis='index', inplace =True) # 行名被“x”、“y”和“z”取代。输出：new_a new_b x 1 4 y 2 5 z 3 6

---

假设您的数据集名称是 df，而 df 有。

df = ['$a', '$b', '$c', '$d', '$e']`

因此，要重命名这些，我们只需这样做。

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

---

假设这是您的数据框。

https://i.stack.imgur.com/vazEj.png

您可以使用两种方法重命名列。

使用 dataframe.columns=[#list] df.columns=['a','b','c','d','e'] 这种方法的局限性在于，如果要更改一列，则满必须通过列列表。此外，此方法不适用于索引标签。例如，如果你传递了这个： 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 Pandas rename() 方法，用于重命名任何索引、列或行 df = df.rename(columns={'$a':'a'})

同样，您可以更改任何行或列。

---

许多 pandas 函数都有一个 inplace 参数。将其设置为 True 时，转换直接应用于您调用它的数据框。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框。如果创建数据框是一项昂贵的任务，我经常看到人们陷入这种情况。例如，如果创建数据框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事情，您还可以查看许多不同的 pandas GUI 工具。我是一个名为 Mito 的创建者。它是一个电子表格，可自动将您的编辑转换为 python 代码。

---

df.rename(index=str, columns={'A':'a', 'B':'b'})

pandas.DataFrame.rename

---

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

如果您的新列列表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新列名的字典，则可以执行以下操作：

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

如果您没有列表或字典映射，则可以通过列表推导去除前导 $ 符号：

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

---

如果您有数据框，则 df.columns 会将所有内容转储到您可以操作的列表中，然后将其作为列名重新分配到您的数据框中...

columns = df.columns
columns = [row.replace("$", "") for row in columns]
df.rename(columns=dict(zip(columns, things)), inplace=True)
df.head() # To validate the output

最好的办法？我不知道。一种方式——是的。

评估问题答案中提出的所有主要技术的更好方法是使用 cProfile 来衡量内存和执行时间。 @kadee、@kaitlyn 和 @eumiro 具有执行时间最快的函数 - 尽管这些函数非常快，但我们正在比较所有答案的 0.000 和 0.001 秒的舍入。道德：我上面的答案可能不是“最好”的方式。

import pandas as pd
import cProfile, pstats, re

old_names = ['$a', '$b', '$c', '$d', '$e']
new_names = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
col_dict = {'$a': 'a', '$b': 'b', '$c': 'c', '$d': 'd', '$e': 'e'}

df = pd.DataFrame({'$a':[1, 2], '$b': [10, 20], '$c': ['bleep', 'blorp'], '$d': [1, 2], '$e': ['texa$', '']})

df.head()

def eumiro(df, nn):
    df.columns = nn
    # This direct renaming approach is duplicated in methodology in several other answers:
    return df

def lexual1(df):
    return df.rename(columns=col_dict)

def lexual2(df, col_dict):
    return df.rename(columns=col_dict, inplace=True)

def Panda_Master_Hayden(df):
    return df.rename(columns=lambda x: x[1:], inplace=True)

def paulo1(df):
    return df.rename(columns=lambda x: x.replace('$', ''))

def paulo2(df):
    return df.rename(columns=lambda x: x.replace('$', ''), inplace=True)

def migloo(df, on, nn):
    return df.rename(columns=dict(zip(on, nn)), inplace=True)

def kadee(df):
    return df.columns.str.replace('$', '')

def awo(df):
    columns = df.columns
    columns = [row.replace("$", "") for row in columns]
    return df.rename(columns=dict(zip(columns, '')), inplace=True)

def kaitlyn(df):
    df.columns = [col.strip('$') for col in df.columns]
    return df

print 'eumiro'
cProfile.run('eumiro(df, new_names)')
print 'lexual1'
cProfile.run('lexual1(df)')
print 'lexual2'
cProfile.run('lexual2(df, col_dict)')
print 'andy hayden'
cProfile.run('Panda_Master_Hayden(df)')
print 'paulo1'
cProfile.run('paulo1(df)')
print 'paulo2'
cProfile.run('paulo2(df)')
print 'migloo'
cProfile.run('migloo(df, old_names, new_names)')
print 'kadee'
cProfile.run('kadee(df)')
print 'awo'
cProfile.run('awo(df)')
print 'kaitlyn'
cProfile.run('kaitlyn(df)')

---

我们可以替换原始列标签的另一种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.columns 来完成。

相反，我们可以使用下面的列表推导在单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 方法从字符串的开头和结尾去除给定的字符。）

---

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。

---

如果您已经有了新列名的列表，可以试试这个：

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)

---

# This way it will work
import pandas as pd

# Define a dictionary 
rankings = {'test': ['a'],
        'odi': ['E'],
        't20': ['P']}

# Convert the dictionary into DataFrame
rankings_pd = pd.DataFrame(rankings)

# Before renaming the columns
print(rankings_pd)

rankings_pd.rename(columns = {'test':'TEST'}, inplace = True)

---

您可以为此使用 str.slice：

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

---

另一种选择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

---

我的方法是通用的，您可以通过逗号分隔 delimiters= 变量来添加额外的分隔符并使其面向未来。

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

---

请注意，先前答案中的方法不适用于 MultiIndex。对于 MultiIndex，您需要执行以下操作：

>>> df = pd.DataFrame({('$a','$x'):[1,2], ('$b','$y'): [3,4], ('e','f'):[5,6]})
>>> df
   $a $b  e
   $x $y  f
0  1  3  5
1  2  4  6
>>> rename = {('$a','$x'):('a','x'), ('$b','$y'):('b','y')}
>>> df.columns = pandas.MultiIndex.from_tuples([
        rename.get(item, item) for item in df.columns.tolist()])
>>> df
   a  b  e
   x  y  f
0  1  3  5
1  2  4  6

---

如果您必须处理您无法控制的由提供系统命名的大量列，我想出了以下方法，它是一种通用方法和特定替换的组合。

首先使用正则表达式从数据框列名创建一个字典，以便丢弃列名的某些附录，然后将特定替换添加到字典中，以便稍后在接收数据库中按预期命名核心列。

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)

---

如果您只想删除“$”符号，请使用以下代码

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

---

除了已经提供的解决方案之外，您还可以在读取文件时替换所有列。我们可以使用 names 和 header=0 来做到这一点。

首先，我们创建一个我们喜欢用作列名的名称列表：

import pandas as pd

ufo_cols = ['city', 'color reported', 'shape reported', 'state', 'time']
ufo.columns = ufo_cols

ufo = pd.read_csv('link to the file you are using', names = ufo_cols, header = 0)

在这种情况下，所有列名都将替换为您在列表中的名称。

---

这是我喜欢用来减少打字的一个漂亮的小功能：

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

这是它如何工作的示例：

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')

---