给定一个较大的数据框（在我的情况下为250M行和30 col），为什么只更改列名然后这么慢？
我正在使用，df.rename(columns={'oldName':'newName'},inplace=True)因此它不应复制任何数据，但要花费30秒钟以上，而我希望这大约是毫秒（因为它只是将一个字符串替换为另一个字符串）。
我知道，那是一张巨大的桌子，比大多数人的计算机中有更多内存（因此我也不会添加示例代码）要多得多，但这仍然不应该花费大量时间，因为它实际上并没有碰到任何东西。的数据。为什么要花这么长时间，即为什么重命名一列会与我的数据帧的行数成比例？
我认为inplace=True不会复制您的数据。关于SO有一些讨论，说它确实复制了，然后再分配回去。另请参阅此github问题。
您可以使用以下方法覆盖列：
df.columns = df.columns.to_series().replace({'a':'b'})
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