如何在列表中的每个数据帧中的不同位置重命名NA-Column

在列表中的每个数据帧中，要重命名NA-Column的不同位置，可以使用以下步骤：

1. 首先，需要导入所需的库和模块，例如pandas库用于数据处理和重命名列操作。
2. 然后，读取数据帧并将其存储在一个变量中，例如df。
3. 接下来，使用df.columns属性获取数据帧中所有列的名称。
4. 使用循环遍历每个列名，判断是否包含"NA-Column"。
5. 如果包含"NA-Column"，则使用df.rename()函数将该列名重命名为所需的名称。
6. 重复上述步骤，直到遍历完所有列名。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据帧
df = pd.read_csv("data.csv")

# 获取所有列名
columns = df.columns

# 遍历每个列名
for column in columns:
    # 判断是否包含"NA-Column"
    if "NA-Column" in column:
        # 重命名列名为所需的名称
        new_column = column.replace("NA-Column", "New-Column")
        df.rename(columns={column: new_column}, inplace=True)

# 打印重命名后的数据帧
print(df)

在上述示例代码中，我们假设数据帧存储在名为"data.csv"的文件中。你可以根据实际情况修改文件名和路径。重命名后的数据帧将打印出来，你可以根据需要进行进一步处理或保存。

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