并非所有pandas列都使用已创建的字典传递到df.rename()

在pandas中，df.rename()函数用于重命名DataFrame的列名。它接受一个字典作为参数，其中键是原始列名，值是新的列名。然而，并非所有的pandas列都可以通过已创建的字典传递给df.rename()函数。

在使用df.rename()函数时，只能重命名已存在的列名。如果尝试重命名不存在的列名，将会引发KeyError异常。因此，在使用df.rename()函数之前，需要确保要重命名的列名是存在的。

以下是一个示例，展示了如何使用df.rename()函数重命名DataFrame的列名：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建一个字典来重命名列名
rename_dict = {'A': 'Column1', 'B': 'Column2'}

# 使用df.rename()函数重命名列名
df = df.rename(columns=rename_dict)

# 打印重命名后的DataFrame
print(df)

输出结果为：

   Column1  Column2
0        1        4
1        2        5
2        3        6

在上述示例中，我们首先创建了一个包含两列的DataFrame。然后，我们创建了一个字典rename_dict，其中键是原始列名，值是新的列名。最后，我们使用df.rename()函数将列名重命名为新的列名，并将结果赋值给原始的DataFrame df。

需要注意的是，df.rename()函数返回一个新的DataFrame，而不是在原始DataFrame上进行修改。因此，在重命名列名后，需要将结果重新赋值给原始的DataFrame。

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