Python Pandas：用另一个DataFrame的行重命名目标DataFrame列

步骤1：提取df1中的列名列表 #

由于你的df1是1列15行的结构，先把这一列转换成列表，方便后续拼接：

# 从已读取的df1中提取列名列表
df1_col_names = df1.squeeze().tolist()
# 也可以用iloc方式提取：df1_col_names = df1.iloc[:, 0].tolist()

步骤2：定义前5列自定义名称并拼接完整列名 #

将你预设的5个自定义列名和df1提取的15个列名合并成完整的20个列名列表：

# 替换成你实际需要的前5列自定义名称
custom_first_5 = ['自定义列1', '自定义列2', '自定义列3', '自定义列4', '自定义列5']
# 拼接成完整的20个列名
full_column_names = custom_first_5 + df1_col_names

步骤3：读取第二个CSV文件并设置列名 #

根据第二个CSV文件是否自带表头，有两种实现方式：

方式一：文件无表头，读取时直接指定列名

import pandas as pd
df2 = pd.read_csv('第二个文件路径.csv', names=full_column_names)

方式二：文件有表头，读取后替换列名

df2 = pd.read_csv('第二个文件路径.csv')
# 直接替换所有列名
df2.columns = full_column_names

注意事项 #

• 请确认df1的行数恰好为15行，否则拼接后的列名数量与df2的20列不匹配会触发报错
• 尽量避免自定义列名与df1提取的列名重复，防止后续数据操作出现歧义

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user21006068