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

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。

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)

另一种替换原始列标签的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.column来完成。

相反，我们可以通过使用下面的列表理解在一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方法会从字符串的开头和结尾剥离给定的字符。）

您可以使用str.slice：

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

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

pandas.DataFrame.rename