如何按规则重命名DataFrame列？原7步重命名代码失效

先明确你的列重命名规则：除首列id外，每28列为一组，第n组（从0开始计数）的列名格式为d{n*10 + k}，其中k是组内列的位置（0到27）。对应到原数据列：

• 第1-28列（数据列位置0-27）→ d0~d27
• 第29-56列（数据列位置28-56）→ d10~d127
• 第57-84列（数据列位置57-84）→ d20~d227
• …以此类推，共10组刚好覆盖280个数据列

代码实现 #

import numpy as np
import pandas as pd

# 生成示例10×281的DataFrame
A = np.random.randint(10, size=(10, 281))
A_df = pd.DataFrame(A)
# 将首列重命名为id
A_df.rename(columns={0: 'id'}, inplace=True)

# 生成符合规则的列名
total_data_cols = A_df.shape[1] - 1  # 提取数据列总数（280）
# 遍历每个数据列位置，计算对应后缀
data_col_names = [f'd{(i // 28)*10 + (i % 28)}' for i in range(total_data_cols)]
# 拼接首列与数据列名
A_df.columns = ['id'] + data_col_names

逻辑说明 #

• i // 28：计算当前数据列所属的组号（每组28列，从0开始计数）
• i % 28：计算当前数据列在组内的位置（0到27）
• (i//28)*10 + (i%28)：生成d后缀数字，满足每组起始数字递增10的规则
• 最后将id与生成的所有数据列名拼接，替换原DataFrame的列名

验证方式 #

可以打印前后部分列名确认规则是否生效：

print(A_df.columns[:30])  # 输出首列+前29个数据列，应看到id, d0~d27, d10, d11...
print(A_df.columns[-30:]) # 输出最后30列，应看到d90~d927（最后一组为第9组）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sadcow