如何根据列名条件批量重命名Pandas DataFrame中的大量列

你可以通过判断列名是否为数字的规则批量生成重命名映射，不需要手动逐个指定，以下是两种常用实现方式：

方法1：使用lambda表达式一键重命名 #

直接在rename方法中传入匿名函数做列名判断，写法最简洁：

# 自动识别所有数字列，重命名为Role+数字格式，非数字列保持原名
df.rename(columns=lambda x: f"Role{x}" if str(x).isdigit() else x, inplace=True)

该写法兼容列名为整数类型（0/1/2）和字符串类型（"0"/"1"/"2"）的两种情况，适配XML解析后列名长度不固定的场景。

方法2：先筛选后生成映射（适配复杂规则） #

如果需要额外加过滤规则、避免误改其他数字命名的非目标列，可以先筛选目标列再生成重命名字典：

# 第一步：筛选出所有需要重命名的数字列
target_cols = [col for col in df.columns if str(col).isdigit()]
# 第二步：生成重命名映射字典
rename_mapper = {col: f"Role{col}" for col in target_cols}
# 第三步：执行重命名
df.rename(columns=rename_mapper, inplace=True)

如果后续需要加规则，比如仅重命名数字大于等于0、或者数字小于某阈值的列，只需要在列表生成式的判断条件中补充逻辑即可。

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