重命名dataframe中具有与旧名称相似的字符串的列名

，可以使用pandas库中的rename()函数来实现。

rename()函数可以接受一个字典作为参数，字典的键表示旧的列名，值表示新的列名。我们可以通过遍历dataframe的列名，找到与旧名称相似的列名，并将其替换为新的列名。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

def rename_similar_columns(df, old_name, new_name):
    new_columns = {}
    for column in df.columns:
        if old_name in column:
            new_column = column.replace(old_name, new_name)
            new_columns[column] = new_column
    df.rename(columns=new_columns, inplace=True)

# 示例用法
df = pd.DataFrame({'old_name_1': [1, 2, 3], 'old_name_2': [4, 5, 6], 'other_column': [7, 8, 9]})
print("原始dataframe:")
print(df)

rename_similar_columns(df, 'old_name', 'new_name')
print("重命名后的dataframe:")
print(df)

输出结果：

原始dataframe:
   old_name_1  old_name_2  other_column
0           1           4             7
1           2           5             8
2           3           6             9
重命名后的dataframe:
   new_name_1  new_name_2  other_column
0           1           4             7
1           2           5             8
2           3           6             9

在这个示例中，我们定义了一个rename_similar_columns()函数，它接受一个dataframe、旧名称和新名称作为参数。函数通过遍历dataframe的列名，找到包含旧名称的列名，并将其替换为新名称。最后，使用df.rename()函数将新的列名应用到dataframe中。

这个方法适用于需要批量重命名具有相似字符串的列名的情况，例如在数据清洗和数据处理过程中。