如何通过另一张Pandas DataFrame为目标DataFrame重命名列名

核心逻辑就是你推测的字典映射方案，总共两步即可实现需求：

• 第一步：将存储映射关系的df_B转换为列名字典
  代码：col_map = df_B.set_index('keys')['names'].to_dict()
  执行后得到的字典结构为 {'a': 'X', 'b': 'Y', 'x': 'Z'}，完全符合rename方法的入参要求。
• 第二步：调用rename方法对df_A的列名做批量重命名，生成目标df_C
  代码：df_C = df_A.rename(columns=col_map)

完整可运行测试代码 #

import pandas as pd
# 构造示例df_A
df_A = pd.DataFrame(
    data={'a': [65,26,47], 'b': [12,1,5], 'x': [1,5,6]},
    index=pd.to_datetime(['2017-11-01','2017-11-02','2017-11-03'])
)
df_A.index.name = 'date'

# 构造示例df_B
df_B = pd.DataFrame(
    data={'keys': ['a','b','x'], 'names': ['X','Y','Z']}
)

# 执行重命名操作
col_map = df_B.set_index('keys')['names'].to_dict()
df_C = df_A.rename(columns=col_map)

# 输出验证结果
print(df_C)

补充说明 #

rename方法默认会自动忽略映射字典中不存在于df_A列名的键，不会报错，如果你需要确保所有df_A的列都被覆盖映射，可以自行加校验逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者drango