如何根据Excel映射文件批量替换DataFrame列名为对应翻译值

你的原有代码没有生效，核心有两个问题：

• pandas的rename()方法默认返回修改后的新DataFrame对象，不会直接修改原df，你既没有加inplace=True参数也没有将返回值赋值给变量，所以改动不会保留
• 手动循环遍历列名的写法冗余，且数据量较大时执行效率低

直接将映射表的翻译关系转成字典，传入rename方法即可，pandas会自动完成匹配替换，匹配不到的列名会自动保留原样，完全不需要手动写判断逻辑：

# 第一步：从映射表df1生成{原列名: 西班牙译名}的映射字典
col_trans_map = df1['Spanish'].to_dict()
# 第二步：直接用映射字典替换列名
df = df.rename(columns=col_trans_map)

原理解释 #

df.rename(columns=映射字典)的执行逻辑：

1. 自动遍历df的所有列名
2. 如果列名是映射字典中存在的key，就替换为对应的value
3. 如果列名不在映射字典的key中，直接保留原列名
   完全匹配你的需求，代码只有2行，运行效率远高于手动循环。

如果你要坚持用循环实现，需要修改为以下写法：

new_col_list = []
for col in df.columns:
    if col in df1.index:
        new_col_list.append(df1.loc[col, 'Spanish'])
    else:
        new_col_list.append(col)
# 直接给columns属性赋值完成替换
df.columns = new_col_list

不推荐在循环中反复调用rename+inplace=True，会反复修改DataFrame对象，性能更差。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Herc01