Python DataFrame相似列名每3个分组批量重命名实现

cols = []
# 初始化两个计数变量
scenario_count = 1
subject_id = 1

for column in df.columns:
    if column == 'Stabilized Roll':
        # 按规则生成新列名
        renamed_col = f'subject {subject_id} Stabilized Roll_scenario{scenario_count}'
        cols.append(renamed_col)
        # 组内计数累加
        scenario_count += 1
        # 每满3个列触发组切换
        if scenario_count > 3:
            subject_id += 1
            scenario_count = 1
        continue
    # 非目标列直接保留原名称
    cols.append(column)

df.columns = cols

逻辑说明 #

• 替换原代码的单计数逻辑，新增scenario_count（组内场景序号）、subject_id（组别编号）两个独立计数器
• 只有匹配到Stabilized Roll列时才触发计数逻辑，非目标列不参与计数流程，完全保留原名
• 当组内计数到3后，自动递增组别编号、把组内计数重置为1，实现每3个匹配列划分为一组的循环逻辑

匹配效果验证 #

针对6个连续Stabilized Roll列的输入场景，代码输出的列名完全符合预期规则：

• 第1-3个匹配列依次命名为subject 1 Stabilized Roll_scenario1、subject 1 Stabilized Roll_scenario2、subject 1 Stabilized Roll_scenario3
• 第4-6个匹配列依次命名为subject 2 Stabilized Roll_scenario1、subject 2 Stabilized Roll_scenario2、subject 2 Stabilized Roll_scenario3

注：该逻辑不受匹配列是否连续的影响，只要是匹配名称的列，都会按照出现顺序归入对应组别，适配列顺序微调的场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SHEHAB