Python如何基于两个字典动态重命名DataFrame海量列？

你可以通过自定义列名重命名函数，结合Pandas的rename方法实现需求。核心思路是基于最后一个下划线拆分每个列名的前缀和后缀，再用你定义的两个字典分别替换，最后拼接成新列名。

具体实现代码 #

import pandas as pd

# 你的映射字典
dict_1 = {"QA1" : "electric", 
          "Q8_r1_c3" : "solar",
          "Q19b_5" : "urban"}

dict_2 = {"_1" : "Restaurants",
          "_2" : "Hotels",
          "_32" : "School"}

# 替换成你的实际DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=["QA1_1", "Q8_r1_c3_1", "Q19b_5_1", "QA1_32", "Q8_r1_c3_32", "Q19b_5_32"])

# 定义重命名函数
def rename_col(col):
    # 定位最后一个下划线，拆分前缀和后缀
    last_underscore = col.rfind('_')
    prefix = col[:last_underscore]
    suffix = col[last_underscore:]
    
    # 字典映射，键不存在则保留原内容（可选逻辑）
    new_prefix = dict_1.get(prefix, prefix)
    new_suffix = dict_2.get(suffix, suffix)
    
    # 拼接新列名
    return f"{new_prefix}_{new_suffix}"

# 应用重命名
df.rename(columns=rename_col, inplace=True)

# 查看结果
print(df.columns.tolist())

关键细节说明 #

• 用rfind('_')拆分：因为前缀（比如Q8_r1_c3）本身包含下划线，只有定位最后一个下划线才能准确拆分出后缀（比如_1），避免误拆前缀里的下划线。
• dict.get(key, default)：如果某个列名的前缀/后缀不在字典中，会保留原内容，避免报错（可根据需求调整为抛出异常或其他处理逻辑）。
• 性能：该方法处理4000列完全没问题，Pandas的rename遍历列名时效率优异。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ouhla