通过自定义函数（UDF）重命名Pandas DataFrame列失败求助

你代码的问题出在**df.apply(modname)的使用方式错误**：

• Pandas的apply方法默认是对DataFrame的每一列（axis=0）或每一行（axis=1）单独执行函数，而不是把整个DataFrame传给modname。
• 你的modname函数是为处理整个DataFrame设计的，但实际每次被调用时传入的是单个Series（比如'Age'列），Series没有columns参数，rename操作根本不会生效，最终返回的还是原列数据，所以整个DataFrame的列名没变化。

正确写法1：直接调用函数（推荐） #

既然modname是处理整个DataFrame的，直接把df传入函数即可，不需要用apply：

import pandas as pd

data = {'Age': [21, 19, 20, 18,80,90],'Stream': [88, 65,99, 765,65,55],'Percentage': [88, 92, 95, 70,55,47]}
df = pd.DataFrame(data, columns=['Age', 'Stream', 'Percentage'])

print("Given Dataframe :\n", df)

def modname(frame):
    frame = frame.rename(columns={'Age':'aa','Stream':'bb','Percentage':'cc'})
    return frame

# 直接传入整个DataFrame
df = modname(df)

print(df)

正确写法2：用apply但指定axis=None（不推荐，没必要） #

如果一定要用apply，需要指定axis=None，这样Pandas会把整个DataFrame作为参数传给函数：

df = df.apply(modname, axis=None)

运行后就能看到列名成功改为aa、bb、cc了。

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