Pandas重命名列问题：含双单引号表头无法用pd.rename解决

• 直接修改DataFrame的columns属性
  直接获取当前列名数组，清洗掉引号后重新赋值给columns，简单直接：

  # 清洗列名，去除所有单双引号
  cleaned_columns = [col.strip('"\'') for col in df.columns]
  # 直接替换原列名
  df.columns = cleaned_columns
  

  如果需要精准替换特定列（不是全部清洗），可以手动构建新列名列表对应原列顺序：

  df.columns = ['新列名1', '新列名2', '新列名3']  # 列表顺序必须和原列完全对应
  

• 读取数据阶段提前处理表头
  如果数据是从文件读取的，在读取时就处理表头，避免后续麻烦：

  import pandas as pd
  
  # 先读取表头行并清洗（分隔符根据实际文件调整，比如\t、;等）
  with open('your_data.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:
      raw_header = f.readline().strip().split(',')
  cleaned_header = [col.strip('"\'') for col in raw_header]
  
  # 读取数据时指定处理后的表头
  df = pd.read_csv('your_data.csv', header=0, names=cleaned_header)
  

• 使用set_axis方法批量替换列名
  利用pandas的set_axis方法设置列轴标签，支持链式调用：

  cleaned_columns = [col.replace('"', '').replace("'", "") for col in df.columns]
  # 非原地修改，返回新的DataFrame
  df = df.set_axis(cleaned_columns, axis='columns', inplace=False)
  # 若想直接修改原DataFrame，设置inplace=True
  # df.set_axis(cleaned_columns, axis='columns', inplace=True)
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jose_Santana