Python中基于字典值匹配，用字典键重命名DataFrame列

原数据定义 #

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4], 'x':[11,12,13,14]})
dict_ = {'new_a':['a','b','c'],'new_x':['x','y','z']} 

步骤1：构建值到键的映射字典 #

原字典结构为新列名: [原列名1, 原列名2, ...]，我们需要反转映射关系，得到原列名: 新列名的结构，方便快速匹配替换：

reverse_map = {val: key for key, vals in dict_.items() for val in vals}

执行后reverse_map内容为：{'a': 'new_a', 'b': 'new_a', 'c': 'new_a', 'x': 'new_x', 'y': 'new_x', 'z': 'new_x'}

步骤2：重命名DataFrame列 #

使用pandas.DataFrame.rename()方法，传入映射字典即可自动替换匹配的列名，未匹配的列会保持原样：

df = df.rename(columns=reverse_map)

最终结果 #

执行后df的结构如下：

print(df)
# 输出：
#    new_a  new_x
# 0      1     11
# 1      2     12
# 2      3     13
# 3      4     14

内容的提问来源于stack exchange，提问作者serdar_bay