跳过首列将DataFrame数字列名修改为指定交替序列

没问题，这就帮你搞定这个列名修改的需求！我们可以通过生成符合要求的新列名列表，再替换原DataFrame的列名来实现，步骤清晰又简单。

实现代码 #

import pandas as pd

# 模拟你提供的原始DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [11, 11],
    0: [2, 2],
    1: [3, 3],
    2: [4, 4],
    3: [5, 5],
    4: [6, 6],
    5: [7, 7]
})

# 构建新的列名列表
new_columns = ['A']  # 保留第一列的名称
# 计算需要生成的整数对数量：原后续列数除以2
num_groups = (len(df.columns) - 1) // 2

# 循环生成1、1.1、2、2.2...这样的序列
for i in range(1, num_groups + 1):
    new_columns.extend([i, float(f"{i}.1")])

# 替换原DataFrame的列名
df.columns = new_columns

# 查看结果
print(df)

代码解释 #

• 第一步先保留第一列A的名称，作为新列名列表的起始元素；
• 接着计算原DataFrame除第一列外的列数，除以2得到需要生成的整数分组数量（比如你例子里后续有6列，对应3组：1&1.1、2&2.2、3&3.3）；
• 通过循环生成每组的两个列名，依次添加到新列名列表中；
• 最后把新列名赋值给df.columns，完成列名替换。

运行结果 #

执行代码后，你会得到期望的DataFrame：

A  1  1.1  2  2.2  3  3.3
0  11  2    3  4    5  6    7
1  11  2    3  4    5  6    7

如果你的原DataFrame后续列数是奇数（比如5列），可以根据实际需求调整循环逻辑，比如最后单独添加一个整数列名~

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mamed