重命名Pandas数据框架中的多个列标题需要使用rename函数，该函数可以传入字典作为参数，其中字典的key表示需要被替换的原有列标题，value表示新的列标题。下面是具体的步骤和示例代码：
- 导入 pandas 库
在使用 Pandas 进行数据分析和处理时，首先要导入 Pandas 库，以便在代码中使用 Pandas 提供的内容。可以使用以下代码导入 Pandas 库：
import pandas as pd
- 创建数据框架
接下来，我们需要创建一个 Pandas 数据框架用于展示列标题的重命名。可以使用以下代码创建一个包含 3 列和 3 行的数据框架：
df = pd.DataFrame(data={'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
print(df)
在上述代码中，我们使用了 pd.DataFrame() 函数创建了一个包含 3 列和 3 行的数据框架，数据框架中的每一列对应着不同的字母（A 列、B 列和 C 列），每一行则对应着不同的数字。
- 重命名列标题
为了重命名数据框架中的列标题，我们需要使用 Pandas 的 rename() 函数。在使用 rename() 函数时，我们建议使用一个字典作为参数，其键值对为{原始列名：新列名}，示例如下：
df = df.rename(columns={'A': 'NewA', 'B': 'NewB', 'C': 'NewC'})
print(df)
在上述代码中，我们使用rename()函数并传入字典来重命名列标题。其中，字典的键为数据框架中的原始列名，字典的值为数据框架中的新列名。重命名后，数据框架的列标题变为 NewA、NewB 和 NewC。
完整示例代码如下：
import pandas as pd
# 创建一个数据框架
df = pd.DataFrame(data={'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
print(df)
# 重命名列标题
df = df.rename(columns={'A': 'NewA', 'B': 'NewB', 'C': 'NewC'})
print(df)
执行完整示例代码后，程序将输出经过重命名后的数据框架，其中 A、B、C 列的列标题被替换为了 NewA、NewB 和 NewC。