更改列名的方法根据应用场景不同可分为以下几类：
一、数据库操作
SQL语句修改 使用`ALTER TABLE`语句重命名列，适用于关系型数据库（如MySQL、SQL Server、Oracle等）。
语法示例：
```sql
ALTER TABLE users RENAME COLUMN age TO age_in_years INT;
```
注意：部分数据库（如MySQL 8.0）支持直接使用`RENAME COLUMN`简化操作。
数据库管理工具
SQL Server Management Studio （SSMS）： 右键表选择"设计表"，在列属性中修改名称； MySQL Workbench
其他工具：如DB Browser for MySQL、pgAdmin等，操作流程类似。
二、Excel表格修改
手动重命名 选中列标（如A、B），右键选择"重命名"，输入新名称；
支持批量重命名：按住`Ctrl`键多选列后操作。
使用公式法
在目标列输入公式`=SUBSTITUTE（原名称， "旧字符", "新字符"）`（如`=SUBSTITUTE（A2, "姓名", "name"）`），按回车填充整列；
*注意：此方法仅适用于单列，需配合`Ctrl+Shift+Enter`确认公式。
三、Python批量重命名（数据处理场景）
使用`pandas`库可高效批量修改列名：
单列重命名
使用`rename（）`方法：
```python
df.rename(columns={'姓名': 'name'}, inplace=True)
```
使用字典映射：
```python
df.rename(columns={'age!': 'age'}, inplace=True)
```
使用函数转换：
```python
df.rename(columns=lambda x: x.upper(), inplace=True)
```
多列重命名
直接赋值新列名列表：
```python
df.columns = ['name', 'age', 'income', 'department']
```
或部分修改：
```python
new_columns = ['name', 'age', 'salary', 'department']
df.columns = new_columns
```
四、注意事项
数据备份： 修改前建议备份数据，防止意外丢失； 数据类型一致性
工具选择：处理大规模数据推荐使用`pandas`（Python）或数据库管理工具。
根据具体需求选择合适的方法，数据库操作建议使用专业工具，Excel修改可通过手动或公式实现，数据处理则推荐`pandas`的批量操作功能。
