如何在使用glob批量追加列的for循环中修改多列表头？

你遇到的核心问题是**pandas.DataFrame.rename()默认不会修改原DataFrame**——它会返回一个修改后的新DataFrame对象，但你在循环里既没有把这个返回值重新赋值给df，也没有使用inplace=True参数来直接修改原对象，所以原DataFrame的列名根本没发生变化，导致后续追加的列还是原来的名字。

两种直接修复方式 #

方式1：使用inplace=True参数直接修改原DataFrame

在rename时加上这个参数，让修改直接作用于当前的df：

df.rename(columns={"cases7_lk": "cases7_lk_" + base}, inplace=True)

方式2：将修改后的新DataFrame重新赋值给df

如果你不想修改原对象（比如后续还要用原列名），可以把返回的新对象存回df：

df = df.rename(columns={"cases7_lk": "cases7_lk_" + base})

更高效的优化方案 #

其实你只需要提取cases7_lk这一列，没必要修改整个DataFrame的列名。可以直接对Series进行重命名，代码更简洁高效：

import os
import glob
import pandas as pd

path = r'C:\Users\....\Daten'
all_files = glob.glob(path + "/*.csv")
li = []

# 从第一个文件提取RS列作为索引（避免硬编码特定文件）
first_df = pd.read_csv(all_files[0])
li.append(first_df["RS"])

for filename in all_files:
    df = pd.read_csv(filename)
    # 提取文件名中的日期部分
    file_base = os.path.splitext(os.path.basename(filename))[0].split('_')[3]
    # 直接重命名Series后加入列表
    renamed_series = df["cases7_lk"].rename(f"cases7_lk_{file_base}")
    li.append(renamed_series)

# 合并所有列并设置索引
incidences_complete = pd.concat(li, axis=1).set_index("RS")
display(incidences_complete)

补充说明 #

你提到循环外rename能正常工作，大概率是因为你在循环外无意间做了赋值操作（比如df = df.rename(...)），而循环里漏掉了这一步，导致修改没有生效。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者xauximan