重命名Pandas数据框架中的列可以使用rename()函数实现。下面对重命名列的完整攻略进行讲解：
在重命名列之前，需要了解Pandas数据框架。Pandas的数据框架被称为DataFrame。DataFrame是一种 2 维数据结构，每个列可以是不同的数据类型（整数，浮点数，字符串等），类似于excel或SQL表中的数据。
下面的例子展示了如何使用Pandas创建一个DataFrame：
import pandas as pd
data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Mickey', 'Donald'],
'age': [25, 30, 22, 35],
'score': [75, 80, 90, 85]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
输出结果为：
name age score
0 Tom 25 75
1 Jerry 30 80
2 Mickey 22 90
3 Donald 35 85
rename()函数重命名列可以通过rename()函数重命名DataFrame中的列。rename() 函数需要传入一个字典，该字典的键为原始列名，值为新列名。
下面是一个示例，将“name”列名更改为“first_name”。
df.rename(columns={"name": "first_name"}, inplace=True)
print(df)
输出结果为：
first_name age score
0 Tom 25 75
1 Jerry 30 80
2 Mickey 22 90
3 Donald 35 85
在上面的代码中，我们使用rename()函数将“name”列命名为“first_name”。 参数inplace=True 表示会直接覆盖原始DataFrame。如果不加这个参数，rename()函数不会修改原始DataFrame，而是返回一个新的DataFrame。
通过rename()函数，我们也可以同时重命名多列，下面是一个示例，将“name”列和“age”列分别更改为“first_name”和“age_group”。
df.rename(columns={"name": "first_name", "age":"age_group"}, inplace=True)
print(df)
输出结果为：
first_name age_group score
0 Tom 25 75
1 Jerry 30 80
2 Mickey 22 90
3 Donald 35 85
Pandas的DataFrame对象可以使用rename()函数来重命名列。rename()函数需要传入一个字典，该字典的键为原始列名，值为新列名。inplace=True表示重命名将直接修改原始DataFrame，反之则会返回一个新的DataFrame。
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