Python中如何用字符串变量而非硬编码给DataFrame动态命名

原代码无法生效是因为pd.DataFrame.rename() 方法的设计用途是修改DataFrame的行索引、列标签，而非修改绑定DataFrame对象的变量名。以下是两种可行的实现方案：

方案1：修改全局/局部命名空间（支持直接按变量名调用） #

可以直接操作Python的命名空间字典，将字符串作为键、DataFrame作为值写入，即可实现直接用字符串对应名称调用变量：

import pandas as pd
df_new_name = 'df_with_new_name'
# 路径前加r标识原始字符串，避免反斜杠转义报错
df_to_rename = pd.read_csv(r'C:\file.csv')
# 写入全局命名空间，后续可直接调用df_with_new_name
globals()[df_new_name] = df_to_rename
print(df_with_new_name)

• 如果是在函数内部需要生成局部变量，可将globals()替换为locals()，修改仅在当前函数作用域生效。

方案2：用字典存储动态命名的DataFrame（更推荐） #

直接修改命名空间容易出现变量意外覆盖、调试难度高的问题，如果有大量动态命名的DataFrame需求，更建议用字典统一管理：

import pandas as pd
df_pool = {}
df_new_name = 'df_with_new_name'
df_pool[df_new_name] = pd.read_csv(r'C:\file.csv')
# 调用时从字典取值即可
print(df_pool['df_with_new_name'])

• 该方案不会污染全局命名空间，批量管理DataFrame时代码可读性、可维护性更高。

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