如何重命名pandas dataframe的第一列或指定序号的列？

重命名第一列的简洁方法 #

你当前使用的rename方法已经是非常稳妥的通用实现，不会改动其他列名称、默认返回新对象不会修改原数据。如果需要更简洁的写法，可以根据是否需要保留原DataFrame选择对应方案：

• 原位修改（直接改动原DataFrame，性能最优）
  直接操作列名的底层数组即可，写法最简短：

  df.columns.values[0] = 'Column1'
  

  注意不要直接写df.columns[0] = 'Column1'，Pandas的Index对象默认不可变，直接赋值会抛出类型错误
• 非原位修改（不改动原DataFrame，返回新对象）
  可以用set_axis方法简化写法，比rename不需要构造字典：

  df = df.set_axis(['Column1', *df.columns[1:]], axis=1)
  

重命名任意指定序号列的通用方法 #

列序号默认从0开始计数，假设你要修改索引为n的列名称为NewCol，可以用以下方案：

• 原位修改方案：
  直接修改对应位置的列名数组即可，适配包括重名列在内的所有场景：

  # n替换为你要修改的列的索引，比如修改第3列就填2
  df.columns.values[n] = 'NewCol'
  

• 非原位修改方案：
  1. 通用rename写法，和你当前的实现逻辑一致，仅修改对应位置的列，不影响其他列：

  df = df.rename(columns={df.columns[n]: 'NewCol'})
  

  2. 列名列表修改后重新赋值，适合需要同时修改多列位置名称的场景：

  cols = df.columns.to_list()
  cols[n] = 'NewCol'
  df = df.set_axis(cols, axis=1)
  

如果你的DataFrame存在重名列，优先选择按位置修改列名数组/列表的方案，不会误改其他重名列

内容的提问来源于stack exchange，提问作者JALO - JusAnotherLivngOrganism