我认为最好在此处将rename与唯一的新列名称结合使用,例如:

df = pd.DataFrame({'A':list('abcdef'),
'B':[4,5,4,5,5,4],
'C':[7,8,9,4,2,3],
'D':[1,3,5,7,1,0],
'E':[5,3,6,9,2,4],
'F':list('aaabbb')})
print (df)
A B C D E F
0 a 4 7 1 5 a
1 b 5 8 3 3 a
2 c 4 9 5 6 a
3 d 5 4 7 9 b
4 e 5 2 1 2 b
5 f 4 3 0 4 b
d = dict(zip(df.columns[1::3], range(len(df.columns[1::3]))))
print (d)
{'B': 0, 'E': 1}
df = df.rename(columns=d)
print (df)
A 0 C D 1 F
0 a 4 7 1 5 a
1 b 5 8 3 3 a
2 c 4 9 5 6 a
3 d 5 4 7 9 b
4 e 5 2 1 2 b
5 f 4 3 0 4 b

要么:

d = dict(zip(df.columns[1::3],
['name{}'.format(x) for x in range(len(df.columns[1::3]))]))
print (d)
{'B': 'name0', 'E': 'name1'}
df = df.rename(columns=d)
print (df)
A name0 C D name1 F
0 a 4 7 1 5 a
1 b 5 8 3 3 a
2 c 4 9 5 6 a
3 d 5 4 7 9 b
4 e 5 2 1 2 b
5 f 4 3 0 4 b

不建议使用相同的列名重命名解决方案:

d = dict.fromkeys(df.columns[1::3], 'Name')
print (d)
{'B': 'Name', 'E': 'Name'}
df = df.rename(columns=d)
print (df)
A Name C D Name F
0 a 4 7 1 5 a
1 b 5 8 3 3 a
2 c 4 9 5 6 a
3 d 5 4 7 9 b
4 e 5 2 1 2 b
5 f 4 3 0 4 b

因为如果要查看列名,则返回DataFrame中的所有列:

print (df['Name'])
Name Name
0 4 5
1 5 3
2 4 6
3 5 9
4 5 2
5 4 4