如何快速重命名Pandas DataFrame中11个同名的subsidence列？

当然有！直接给DataFrame的columns属性赋值绝对是比df.rename()更快的方案——毕竟rename()默认会创建列名映射并返回新的DataFrame副本，而直接修改列名是更直接的原地操作，省去了额外的逻辑开销，效率提升很明显。

具体实现代码 #

你可以用列表推导式快速生成按顺序命名的列名列表，直接赋值给df.columns：

import pandas as pd

# 假设你的DataFrame是df
df.columns = [f"subsidence {i}" for i in range(1, 12)]

为什么这个方法更快？ #

• df.rename()需要处理字典映射，还会判断是否返回副本（即使使用inplace=True，内部逻辑依然比直接赋值复杂）。
• 直接赋值列名列表是对DataFrame列名属性的直接修改，没有额外的中间步骤，在数据量较大时，速度差异会更显著。

另外，这个方法完全能保证列的顺序和原DataFrame一致，刚好对应你需要的"subsidence 1"到"subsidence 11"的顺序，不用担心错位问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user9454050