如何在Python中用字典替换DataFrame列名中的指定数字片段？

• df.replace() 默认作用于DataFrame的单元格数值，不会修改列名属性，所以你调用该方法后看不到列名变化。
• 就算直接对列名使用纯数字键做正则匹配，也可能出现误匹配其他位置数字的问题，建议加边界锚点提升准确性。

方案1：自定义函数遍历替换（可读性最高，可灵活调整匹配规则） #

import re

def replace_col(col_name):
    # 匹配列名中被下划线包裹的3位数字段
    num_match = re.search(r'_(\d{3})_', col_name)
    if num_match:
        target_num = num_match.group(1)
        # 匹配到映射规则就替换，否则保留原列名
        if target_num in dict_2:
            return col_name.replace(target_num, dict_2[target_num])
    return col_name

# 应用到所有列名
df.columns = [replace_col(col) for col in df.columns]

运行后你的列名将变为：ab_sells_cde_AI_frm、ab_sells_cde_105_frm、ab_sells_cde_120_frm，符合需求。

方案2：使用pandas字符串方法批量替换 #

# 给映射规则加上下划线边界，避免误替换
pattern_dict = {rf'_{k}_': f'_{v}_' for k, v in dict_2.items()}
# 将列名转为Series后调用replace，再转回列表赋值给列名
df.columns = df.columns.to_series().replace(pattern_dict, regex=True).tolist()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Maths12